dnn (2) 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.. [딥러닝DL] 심층신경망(DNN) 훈련 및 성능향상 - verbose, epoch, history, 시각화 목차 1. 라이브러리 정의 2. 데이터 수집 및 정규화 3. 심층신경망(Deep Neural Network, DNN) 4. 훈련 출력방법 지정 5. 모델 추가 정보 6. 시각화 하기 사용할 라이브러리 정의🦄 import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split """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_.. 이전 1 다음
