공부/A.I
-
[Google Teachable Machine] 마스크 착용 감지 프로그램공부/A.I 2021. 9. 12. 16:53
Google Teachable Machine 이란 것으로 간단한 딥러닝 프로그램을 만들어 봤다. 별도의 전문지식 없어도, 인공지능 프로그램을 만들 수 있다. Google Teachable Machine : https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required. teachablemachine.withgoogle.com [ 마스크를 착용했는..
-
Activation function(활성화 함수)공부/A.I 2021. 8. 10. 20:44
Activation function, 활성화 함수 - 입력된 데이터의 가중 합을 출력 신호로 변환하는 함수 - 딥러닝에서 입력받은 데이터를 다음층으로 출력할지 결정하는 역할을 한다. 활성화 함수를 사용하는 이유 - 선형분류기의 한계 - 왼쪽의 경우 선형 분류기로도 충분히 분류가능하지만, 오른쪽의 비선형적인 문제는 해결할 수 없다. 이에 대한 해결책이 바로 활성화 함수이다. 활성화 함수를 사용하면 입력값에 대한 출력값이 선형적으로 나오지 않으므로 선형분류기를 비선형적으로 만들 수 있다. 활성화 함수의 종류 - Step Function - Sigmoid Fuction - Hyperbolic Tangent Fuction - ReLU, Rectified Linear Unit
-
AdaBoost공부/A.I 2021. 8. 7. 15:55
books.google.co.kr/books?id=tPaTDwAAQBAJ&lpg=PP1&dq=%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EB%A5%BC%20%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C%20%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D&hl=ko&pg=PA1#v=onepage&q=%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EB%A5%BC%20%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C%20%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D&f=false 파이썬 라이브러리를 ..
-
엑스트라 트리공부/A.I 2021. 7. 29. 20:41
엑스트라 트리. - 후보 특성을 무작위로 분할한 다음 최적의 분할을 찾는다. - 랜덤포레스트의 경우 DecisionTreeClassifier(splitter = 'best') 를 고정으로 사용하지만, 엑스트라 트리는 DecisionTreeClassifier(splitter = 'random') 을 사용하고, 부트스트랩 샘플링은 적용하지 않는다. * splitter : 각 트리에서 분할을 선택하는데 사용하는 전략 - 각 트리가 만든 확률값을 평균하여 예측한다. from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.model_selection import train_test_sp..
-
배깅공부/A.I 2021. 7. 29. 20:21
books.google.co.kr/books?id=tPaTDwAAQBAJ&lpg=PP1&dq=%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EB%A5%BC%20%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C%20%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D&hl=ko&pg=PA1#v=onepage&q=%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EB%A5%BC%20%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C%20%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D&f=false 파이썬 라이브러리를 ..
-
[앙상블 모델] GradientBoostingRegressor공부/A.I 2021. 7. 17. 18:55
books.google.co.kr/books?id=tPaTDwAAQBAJ&lpg=PP1&dq=%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EB%A5%BC%20%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C%20%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D&hl=ko&pg=PA1#v=onepage&q=%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EB%A5%BC%20%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C%20%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D&f=false 파이썬 라이브러리를 ..
-
[앙상블 모델] Random forest2공부/A.I 2021. 6. 27. 20:03
2021.06.19 - [공부/A.I] - [앙상블 모델] Random forest [앙상블 모델] Random forest https://books.google.co.kr/books?id=tPaTDwAAQBAJ&lpg=PP1&dq=python%20%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EB%A5%BC%20%ED%99%9C&hl=ko&pg=PP1#v=onepage&q&f=false 파이썬 라이브러리를 활용한 머.. doraeul19.tistory.com - 보다 많은 트리로 이루어진 랜덤 포레스트 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train..
-
[앙상블 모델] Random forest공부/A.I 2021. 6. 19. 20:08
https://books.google.co.kr/books?id=tPaTDwAAQBAJ&lpg=PP1&dq=python%20%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EB%A5%BC%20%ED%99%9C&hl=ko&pg=PP1#v=onepage&q&f=false 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판) 사이킷런 핵심 개발자에게 배우는 머신러닝 이론과 구현 현업에서 머신러닝을 연구하고 인공지능 서비스를 개발하기 위해 꼭 학위를 받을 필요는 없습니다. 사이킷런(scikit-learn)과 같은 훌륭 books.google.co.jp - Random Forest 랜덤 포레스트는 기본적으로 조금씩 다른 여러 결정 트리의 묶음이다. 각 결정 트리는 데이터의 일부에 과대..