다시 기초부터 포스팅 하나당 신경망 하나를 포스팅하는 것은 쓰는 사람도 그걸 받아들이는 사람들 중에 비전공자는 힘들 수 있다. 이미 MNIST(손글씨)와 유사한 Fashion MNIST(패션 아이콘)를 분류하는 모델을 포스팅한 적이 있지만, 하나하나 디테일하게 설명하지 못한 아쉬움이 있다. 이번 포스팅부터는 좀 더 쉽게 설명하기 위해서 신경망을 하나하나 코딩할 때마다 해당되는 기술들에 대해서 별도의 포스팅을 작성하고 어떤 방법으로 이루어지는지 써보도록 한다. 그리고 성능을 올리기 위해서 어떻게 튜닝을 하는지 적어보도록 하겠다. train에 사용될 매개변수(parameter)들 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras ..
사람과 컴퓨터는 데이터를 바라보는 형태가 다르다 인간과 컴퓨터는 데이터를 바라보는 형태가 다르다 사람은 어떤 물체를 보더라도 숫자로 인식하지는 않지만 컴퓨터에게 인공지능을 구현시키기 위해서는 컴퓨터가 알아먹기 쉽게 숫자값으로 변환을 해줘야 된다. 예를 들어 내가 지금 여기서 열심히 포스팅을 하고 있는 내용을 컴퓨터에게 이해 시키려면 단어들을 숫자 형태로 정리해서 컴퓨터에게 입력시켜줘야 한다는 것이다. 원핫 인코딩(One-Hot Encoding)은 사람이 매우 쉽게 이해할 수 있는 데이터를 컴퓨터에게 주입시키기 위한 가장 기본적인 방법이다. 원핫인코딩 개념 원핫(One-Hot) 인코딩이라는 말처럼 이 기술은 데이터를 수많은 0과 한개의 1의 값으로 데이터를 구별하는 인코딩이다. 예를 들어, 글자가 적힌 종..
딥러닝(Deep Learning)을 이해하기 위해서는 몇가지 개념들을 확실히 익히고 넘어가야 한다. 사실 딥러닝이라는 것은 프로그램적인 요소보다는 이미 만들어진 것을 어떻게 잘 조율해서 사용해야 하는지에 더 달려있기 때문에(요즘 트렌드 자체가 know-where 이기도 하고...) 너무 복잡하게 수식을 이해할 필요도 없고 간단하게 이해하고 넘어가도 딥러닝을 구현하는데 크게 지장이 없을 것이다. 논문을 쓰고 완전히 이쪽길로 깊게 공부하는 사람들은 당연히 수식까지 짜면서 공부를 해야 하겠지만 개발자이기도 하고 딥러닝도 어느정도 핸들링하는 사람들이라면 어느때에 이 기술이 좋더라 정도만 알아도 개발하는데 전혀 지장이 없다. 활성화 함수(Activation Function) 개념 딥러닝은 다양한 레이어(layer..