1. Train_Test_Split [코드] import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from sklearn.model_selection import train_test_split # 1. 데이터 x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]) y = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( x, y, test_size=0.3, # Test data size ..
https://dev-with-gpt.tistory.com/44 [네이버클라우드캠프] 10일차. 인공지능 기초 개념정리 및 기초코드 실습 (딥러닝,퍼셉트론,옵티 0. 딥러닝에서의 매개변수 탐색과 최적화 딥러닝은 함수의 최적의 매개변수를 찾는 것을 목표로 한다. 일반적으로 y = wx + b와 같은 수학적인 함수로 모델을 표현한다. 이때, 딥러닝은 최적의 매 dev-with-gpt.tistory.com 9. 회귀분석 회귀분석(Regression)은 주로 연속된 값을 예측하는 문제에 사용되며, 과거 데이터를 기반으로 미래 값을 예측하는 데 활용된다. 예를 들어, 주가 데이터를 이용하여 과거의 주가 패턴을 분석하고, 이를 기반으로 미래의 주가를 예측하는 것은 회귀분석의 예시이다. 이를 통해 투자자나 거래자들은..
파이썬 딥러닝 기본 코드 실습 (numpy, keras, adam) 데이터 준비: 입력 데이터 x와 출력 데이터 y를 numpy 배열로 정의합니다. 입력 데이터 x는 2개의 특성(feature)을 가진 10개의 샘플로 구성되어 있습니다. 데이터 전처리: x의 행과 열을 확인하고, x를 전치(transpose)하여 열을 특성(feature)로, 행을 샘플로 변환합니다. 이를 통해 모델이 올바른 형태의 데이터를 입력받을 수 있습니다. 모델 구성: Sequential 모델을 생성하고, Dense 레이어를 추가하여 모델을 구성합니다. 입력층과 은닉층을 추가하고, 출력층은 하나의 노드로 구성됩니다. 컴파일과 훈련: 모델을 컴파일하고, 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 손실 함수로는 'mse'를 사용하고..
[문제] 네이버클라우드 캠프 AI 인공지능 과정 파이썬 1일차에 받은 파이썬 기초 문제들이다. 한번 풀어보도록 하자 . [코드] #1번 문제 n=1 print(n,"번 문제") print('makit "code" lab ') print("she's goen") print("\n") #2번 문제 n=2 print(n,"번 문제") a=10 b = 20 print("a의 값은", a) print("b의 값은", b) print("a와 b의 합은", a+b) print("\n") #3번 문제 n=3 print(n,"번 문제") a = 10 b = 'makit ' print(a * 3) print(b * 3) print("\n") # 리스트 #4번 문제 n=4 print(n,"번 문제") a = ['메이킷', ..
