Allen's 데이터 맛집

TensorFlow는 Google Brain 팀이 개발한 오픈 소스 머신러닝 프레임워크로, 딥러닝과 머신러닝 모델의 구축, 훈련, 배포를 통합적으로 지원합니다. 그 직관성과 확장성 덕분에 초보자부터 전문가까지 널리 사랑받고 있으며, 연구, 산업, 교육 등 다양한 분야에서 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. TensorFlow란 무엇인가?1. TensorFlow의 정의TensorFlow는 데이터 흐름 그래프를 기반으로 수학적 연산을 처리하며, 텐서(Tensor)라는 다차원 배열 구조를 사용해 데이터 연산을 수행합니다.Tensor: 데이터를 나타내는 다차원 배열.Flow: 데이터의 이동과 연산 과정을 그래프 형태로 시각화.2. TensorFlow의 핵심 목표범용성: 다양한 환경(모바일, 서버, 클라우드)에서 ..

빅데이터를 머신러닝 모델로 학습할 때 발생하는 시간 문제를 해결하기 위해 학습된 모델을 저장하고 다시 로드하는 방법에 대해 공유해보려고 합니다. 이 방법을 사용하면 모델을 매번 새로 학습하지 않고, 저장된 모델을 불러와 사용할 수 있어 매우 효율적입니다. 1. 프로젝트 개요빅데이터를 머신러닝 모델로 학습할 때, 일반 컴퓨터로는 매우 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 매번 모델을 새로 학습하는 것은 비효율적이므로, 학습된 모델을 저장하고 이를 다시 로드하여 사용하는 방법을 알아보겠습니다.2. 모델 저장하기모델 학습 후, 학습된 모델을 파일로 저장할 수 있습니다. 여기서는 sklearn과 tensorflow를 사용하여 모델을 저장하는 방법을 소개합니다.  2.1. sklearn 모델 저장하기sklearn 모델..

머신러닝과 기계학습에서 모델의 성능을 평가하고 최적화하는 데 중요한 역할을 하는 손실 함수(loss function)에 대해 알아보겠습니다. 손실 함수는 모델의 예측값과 실제값 간의 차이를 측정하여, 이 차이를 최소화하는 방향으로 모델을 학습시킵니다.  이미지 출처 :https://velog.io/@kellypark1615/AIS7-%EC%86%90%EC%8B%A4%ED%95%A8%EC%88%98-Loss-Function%EC%9D%98-%EA%B0%9C%EB%85%90  손실 함수란 무엇인가요?손실 함수는 예측값과 실제값 사이의 차이를 측정하는 함수입니다. 손실 함수의 출력 값은 모델의 예측이 얼마나 잘못되었는지를 나타내며, 이 값을 최소화하는 것이 모델 학습의 목표입니다.   주요 손실 함수 소개1...

딥러닝에서 시계열 데이터 처리에 탁월한 성능을 발휘하는 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)에 대해 알아보겠습니다. RNN은 자연어 처리, 음성 인식 등에서 널리 사용되며, 순차적 데이터의 패턴을 학습하고 예측하는 데 강력한 능력을 가지고 있습니다    이미지출처:https://velog.io/@chulhongsung/RNN   순환신경망(RNN)이란 무엇인가요?순환신경망은 시퀀스 데이터(순차적 데이터)를 처리하는 데 특화된 신경망입니다. RNN은 입력 데이터와 이전 상태의 출력을 함께 사용하여 현재 상태의 출력을 계산하는 방식으로 동작합니다. 이러한 특성 덕분에 시계열 데이터나 순차적인 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다.  RNN의 주요 구성 요소1. 입력층(Input..