딥러닝 (3) 썸네일형 리스트형 [머신러닝 + 딥러닝] 에너지 사용 패턴 확인을 통한 부하 타입 분류 실습해보기 실습 문제 🪄 실습 주제 : 에너지 사용 패턴 확인을 통한 부하 타입 분류하기 * 실습 주제 : 에너지 사용 패턴 확인을 통한 부하 타입 분류하기 * 사용 데이터 : Steel Industry Energy Consumption * 포함 사항 - 전처리(결측, 중복, 이상치 데이터 확인 및 처리(처리할 특성이 있는 경우)) - 상관관계 분석 및 시각화 - 상관관계 검증 - 정규화 및 표준화(Standard, MinMax) 각각 진행 - 머신러닝 분류모델 전체, 다층퍼셉트론에 대한 하이퍼파라메터 튜닝 - 분류 성능평가(평가 방법 모두) - 혼동행렬, 혼동행렬도 시각화 - 정규화 및 표준화 별로 각각 가장 우수한 모델 선정 - 최종 가장 우수한 모델 선정 - 사용할 모델 : 머신러닝 분류모델 전체, 다층퍼셉트.. [딥러닝] 인공신경망 훈련모델 맛보기 딥러닝 라이브러리 * tensorflow는 프레임워크라고 함 * 텐서플로우 안에 keras가 딥러닝 내용을 가지고 있음 * keras는 딥러닝 모델을 쉽게 정의하고 훈련시키기 위한 고수준 API를 제공하는 인기 있는 딥러닝 라이브러리 import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np - 실행 결과를 동일하게 하기 위한 처리(완전 동일하지 않을 수도 있음) tf.keras.utils.set_random_seed(42) - 연산 고정 tf.config.experimental.enable_op_determinism() 데이터 수집 * keras에서 제공해주는 이미지 데이터셋 .. [딥러닝]딥러닝 환경설정하기 + 가상환경 생성 딥러닝 환경설정하기 1. 콘다 업데이트 (base에서) >conda update -n base conda 2. pip 업데이트 (base에서) >python -m pip install --upgrade pip 3. 가상환경 세팅 (base에서) > conda create -n gj_env_dl python=3.9 4. 가상환경으로 들어가기 (base에서) >conda activate gj_env_dl 5. 주피터노트북 설치하기 (gj_env_dl에서) >pip install jupyter notebook 6. 커널 생성하기 (gj_env_dl에서) >python -m ipykernel install --user --name gj_env_dl --display-name gj_env_dl_kernel 7. .. 이전 1 다음
