STUDY

Titanic - Machine Learning from Disaster | Kaggle Titanic - Machine Learning from Disaster | Kaggle www.kaggle.com 타이타닉 튜토리얼 2 - Exploratory data analysis, visualization, machine learning (tistory.com) 타이타닉 튜토리얼 2 - Exploratory data analysis, visualization, machine learning My_kernel_chapter_Feature_engineering 본 튜토리얼을 설명한 강의가 제 유투브에 있으니 참고하시면 됩니다^^¶ https://www.youtube.com/channel/UC--LgKcZVgff..

Titanic - Machine Learning from Disaster | Kaggle Titanic - Machine Learning from Disaster | Kaggle www.kaggle.com 일단 필사를 위주로 다시 시작해보기 타이타닉 튜토리얼 1 - Exploratory data analysis, visualization, machine learning (tistory.com) 타이타닉 튜토리얼 1 - Exploratory data analysis, visualization, machine learning My_kernel_chapter_data_check_EDA /*!** Twitter Bootstrap**//*! * Bootstrap v3.3.7 (http://getbootstrap...

1-2-2. AI는 꽃을 구분할 수 있을까? ●데이터살펴보기 붓꽃 - Iris Setosa, Iris Versicolor, Iris Virginica 으로 구분 3 종류 각각 50포기씩 꽃받침의 길이, 꽃받침의 너비, 꽃잎의 길이, 꽃잎의 너비, 꽃의 종류 ●어떤 인공지능 사용? 3층짜리 FNN 층수 종류 크기 활성화 함수 1층 FNN 4 없음 2층 FNN 128 ReLu - Dropout rate = 0.5 - 3층 FNN 3 SoftMax 입력층은 총 4개의 피쳐를 입력받기 위해 1층의 크기는 4로 지정 출력층은 3종류의 꽃 아종을 구분하기위해 3으로 지정 분류 문제이므로 SoftMax를 지정 2층 아래에 Dropout이라는 값이 기재 신경을 버리는 드롭아웃 Dropout은 신경 일부를 버리는 기법 ..

1-2-1. AI는 체격을 보고 초·중·고등학생을 구분할 수 있을까? ●데이터 살펴보기 데이터 - 서울시 교육청에서 공개한 학생 건강 검사 데이터 피쳐 - 커다란 데이터에서 우리가 유심하게 살펴보라고 하는 부분 노말라이즈 - AI가 공평하게 여러 피쳐를 학습할 수 있도록하는 것(여기에선 0~1사이의 값으로 만들기 위해 몸무게를 최댓값으로 나눈다) 데이터 분할 - split과정으로 80/20으로 나눔 ●어떤 인공지능을 사용? 신경망 구조 - 입력, 은닉, 출력 1개씩 구성된 간단한 FNN 층수 종류 크기(퍼셉트론 갯수) 활성화 함수 1층 FNN 3 없음 2층 FNN 128 ReLu 3층 FNN 3 Softmax 입력층은 성별, 키, 체중 3종류의 데이터를 입력받기위해 3으로 설정 딥러닝에서 입력할 데이터의..