* 김태영님 동영상(https://youtu.be/cJpjAmRO_h8) 강의 정리 노트
* 참고: 김태영님 블로그(https://tykimos.github.io/)
케라스란?
케라스(Keras)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리이며, CPU와 GPU에서 실행할 수 있습니다.
내부적으로는 TensorFlow, Theano, CNTK 등의 딥러닝 전용 엔진이 구동되지만 케라스 사용자는 복잡한 내부 엔진을 알 필요는 없습니다. 케라스는 직관적인 API를 제공하고 있어, 딥러닝 모델의 프로토타입을 빠르게 만들 수 있습니다.
기본 산식
이공식만 이해 할 수 있는 수학 실력자라면 누구나 할 수 있다. -김성훈 교수-
딥러닝 프레임워크 주요 특징
딥러닝 프레임워크 트랜드 (구글 검색 트랜드)
딥러닝 모델 작성 순서
1) 데이터셋 생성하기
원본 데이터를 불러오거나 시뮬레이션을 통해 데이터를 생성.
훈련셋, 검증셋, 시험셋을 생성.
딥러닝 모델의 학습 및 평가를 할 수 있도록 포맷 변환.
2) 모델 구성하기
시퀀스 모델을 생성한 뒤 필요한 레이어 구성.
3) 모델 학습과정 설정하기
학습에 대한 설정을 수행.
손실 함수 및 최적화 방법을 정의.
compile() 함수를 사용.
4) 모델 학습시키기
훈련셋을 이용하여 구성한 모델로 학습.
fit() 함수를 사용.
5) 학습과정 살펴보기
모델 학습 시 훈련셋, 검증셋의 손실 및 정확도를 측정.(반복횟수 조정)
6) 모델 평가하기
준비된 시험셋으로 학습한 모델을 평가.
케라스에서는 evaluate() 함수를 사용.
7) 모델 사용하기
임의의 입력으로 모델의 출력을 얻습니다.
predict() 함수를 사용.
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