말랑말랑제리스타일

딥러닝에서 데이터 전처리를 끝냈으면 모델을 정의해야 합니다. 물론 순서를 반대로 해서 딥러닝 모델을 정의하고 전처리를 진행해도 소스 흐름에 문제는 없습니다. 딥러닝 모델이란 딥러닝은 인공 신경망에 기반을 둔 머신 러닝의 기술이죠. 그렇다면 딥러닝 모델이란 뭘까요. 딥러닝 모델은 인공 신경망의 한 종류로 여러개의 레이어를 쌓아 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 찾아 학습하는 데에 사용되는 모델입니다. 딥러닝 모델은 입력 층과 데이터 추출을 위한 다수의 은닉층, 출력층으로 이루어져있는데요. 각 층은 다수의 뉴런으로 구성되어있고 뉴런들은 서로 연결되어있습니다. 여기서 각 연결은 가중치를 갖고있고 이 가중치를 딥러닝 모델 학습을 통해 최적화시킬 수 있습니다. 딥러닝 모델의 예로는 이미지 분류를 위한 컨볼루션 신경..

지난 글에서 딥 러닝과 머신 러닝 용어를 알아봤는데요. 이번에는 본격적으로 파이썬과 TensorFlow를 이용해 딥 러닝을 시작해 보는 방법을 알아봅시다. 파이썬과 TensorFlow 설치 파이썬은 딥 러닝을 학습하기에 필수라고 할 정도이기에 파이썬과 아나콘다는 이미 설치가 되어있다고 가정하겠습니다. 그리고 TensorFlow 설치를 위해서는 터미널에 아래 명령어를 입력해 줍니다. pip install --upgrade tensorflow 이렇게 입력하면 pip를 이용해 TensorFlow가 설치되기 시작합니다. 설치가 완료되었다면 제대로 TensorFlow가 설치되었는지 확인하기 위해 버전을 출력해 보면 되겠죠. 하단의 파이썬 코드를 사용해서 Tensor Flow 설치가 완료되었는지 확인해 봅시다. i..