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▶자바스크립트 var, let, const 1) 변수의 종류 ① var 자바스크립트의 기본 변수로 초기에 만들어진 변수입니다. ② let 나중에 추가된 변수로 블록 범위 변수입니다. ③ const 나중에 추가된 변수로 블록 범위이면서 상수입니다. 2) var, let, const의 차이점 변수의 종류에 3가지에 대해 알았으니 이제 셋의 차이점에 대해서 알아봅시다. 아래와 같은 세가지 차이점을 가집니다. 중복선언 가능 여부 재할당 가능 여부 변수 사용 범위(스코프 유효범위) 변수 하나하나 특징을 살펴보자면 아래와 같습니다. var let const 변수 선언 및 사용범위는 전역 범위 변수의 선언 및 사용 범위는 로컬 범위 변수의 선언 및 사용 범위는 로컬 범위 재(중복) 선언 O, 재할당 X 재(중복) 선..

▶딥러닝 CNN 모델 구현 CNN 모델을 Sequential하게 layer를 쌓아 만들려고 합니다. 참고하면 좋은 도큐먼트를 링크해 놓겠습니다. Sequential 모델 | TensorFlow Core Sequential 모델 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. 설정 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers Sequential 모델을 사용하 www.tensorflow.org 이 중에서 다음 부분을 참고하여 모델을 만들어주는 함수를 정의하려고 합니다. 1) 필요한 라이브러리 import import tensorflow as tf from tenso..

▶딥러닝 CNN 알아보기 ⊙ CNN(Convolutional Neural Network) 합성곱 인공 신경망이라고 불리는CNN은 전통적인 뉴럴 네트워크 앞에 컨볼루셔널 계층을 붙인 형태입니다. 컨볼루셔널 계층을 통해서 입력 받은 이미지에 대한 특징(Feature)를 추출하게 되고, 추출한 특징을 기반으로 기존의 뉴럴 네트워크에 이용하여 분류합니다. ⊙ Convolutional Layer 컨볼루셔널 레이어는 입력 데이터로부터 특징을 추출하는 역할을 합니다. 특징을 추출하는 필터(Filter)를 사용하게 되는데, 이때 필터의 값을 비선형 값으로 바꿔주는 액티베이션(activation) 함수를 사용합니다. Filter 필터는 특징이 데이터에 있는지 없는지 검출하는 함수입니다. 필터는 구현할 때 행렬로 정의하게..

▶Oxford Pets Dataset 실습 - https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/ Visual Geometry Group - University of Oxford www.robots.ox.ac.uk Oxford Pets Dataset은 강아지와 고양이를 분류하기 위한 데이터셋으로 이미지파일들과 xml파일로 이미지의 속 동물의 정보를 담고 있는 데이터로 이루어져 있습니다. 결론적으로, 우리는 강아지와 고양이를 분류하는 모델을 만들 것입니다. 1) 필요한 라이브러리 import import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 2) csv 파일 불러오기 annotations 파일 속 ..

▶딥러닝 역전파(Backpropagation) 1) 순전파(Forward propation) 순전파(forward propation)은 뉴럴 네트워크 모델의 입력층부터 출력층까지 순서대로 변수들을 계산하고 저장하는 것을 의미합니다. 입력받은 데이터를 각 가중치에 곱하여 출력을 뽑아내는 과정이라고 볼 수 있겠습니다. 2) 역전파(Back propagation) 역전파는 틀린 예측을 바로 잡기 위해 파라미터를 순차적으로 수정해 나가는 학습 알고리즘입니다. 역전파(back propagation)는 뉴럴 네트워크의 파라미터들에 대한 그래디언트(gradient)를 계산하는 방법을 의미합니다. 일반적으로 역전파(back propagation)은 뉴럴 네트워크의 각 층과 관련된 목적 함수(objective funct..

▶파이토치로 딥러닝 모델 구현하기 앞서 공부한 내용을 통합해서 딥러닝 모델 구현 실습을 해보겠습니다. [머신러닝] ⑭ 딥러닝 선형 회귀(Linear Regression) ▶딥러닝 선형회귀 선형 회귀의 핵심은 학습 데이트와 가장 잘 맞는 직선을 찾는 작업이라고 할 수 있습니다. ▷라이브러리 import 우선 필요한 라이브러리를 import 해주겠습니다. import torch import t doeunn.tistory.com [머신러닝] ⑮ 딥러닝 다중선형회귀 ▶딥러닝 다중선형회귀 앞서 X와 Y가 하나씩 존재하는 선형회귀에 대해 공부해 보았습니다. 이번에는 X변수가 여러 개인 다중 선형회귀에 대해서 알아보겠습니다. 다중선형회귀는 여러 개의 특 doeunn.tistory.com [머신러닝] ⑯ 딥러닝 로지스..