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Weight Regularization 과적합 방지 Part 1: 모델 아키텍쳐를 어떻게 선택하는 지 배우게 됩니다. Part 2: 가중치의 규제(Regularization) 전략을 배웁니다. Part 3: 다양한 활성함수를 사용함에 발생하는 trade-off에 대해서 논의해볼 수 있어야 합니다. 과적합을 피하는 방법 데이터 양 늘리기 모델 복잡도 줄이기 ( 학습할 파라미터 수 줄이기 ) 복잡도는 은닉층(hidden layer)의 수나 매개변수의 수 등으로 결정 인공 신경망에서는 모델에 있는 매개변수들의 수를 모델의 수용력(capacity)이라고 한다. 적절한 layer 수, node 수, learning_rate ...(하이퍼파라미터 조정 GridSearchCV) weight decay (정보에 제약을 가한다 ) Dropout 정규화를 한다는것은 신경망.. 2021. 8. 15.
sigmoid 미분 * sigmoid 함수 미분 (= Logistic Function), deep learning 에선 sigmoid라고 불림 https://towardsdatascience.com/derivative-of-the-sigmoid-function-536880cf918e 1단계 2단계 3단계 4단계 5단계 6단계 7단계 8단계 9단계 마지막 2021. 8. 14.
역전파( Back Propagation ), 최적화(Optimizer) 경사하강법과 역전파 알고리즘에 대해 이해하고 설명할 수 있다. 경사하강법과 역전파 알고리즘을 사용하여 신경망을 구현할 수 있다. 케라스 프레임워크를 이용하여 모델을 구축할 수 있다. 인공신경망 학습 MLP의 파라미터 개수가 점점 많아지면서 각각의 weight와 bias를 학습시키는 것이 매우 어려워 so, 순방향 신경망(FP)과 같은 다층퍼셉트론(MLP, Multi-layer Perceptron) 구조의 신경망은 경사하강법(Gradient descent, GD)으로 학습을 할 수 있는데 역전파(Backpropagationm, BP) 알고리즘에 의해 필요한 기울기(gradient)계산이 가능 신경망 학습 알고리즘 요약: 학습할 신경망 구조를 선택합니다. 입력층 유닛의 수 = 특징 수 출력층 유닛의 수 = .. 2021. 8. 14.
퍼셉트론(Perceptron), 인공신경망 ANN, DNN 퍼셉트론(Perceptron)을 이해하고 python으로 구현할 수 있다. 신경망(Neural network)의 원리를 이해하고 기본적인 구조를 예를 들어 신경망을 설명할 수 있다. 신경망이 학습된다는 개념을 이해한다 퍼셉트론(Perceptron)이란? 뉴런들 사이에는 시냅스라는 연결이 뉴런마다 1000개에서 10000개까지 연결이 되어서 인터넷처럼 망으로 구성되어 뭔가 찾고 싶을 때, 구글링으로 빠르게 검색하여 결과를 얻는 것처럼, 뇌 속에서 소위 "생각"이라는 검색도구를 통해서 얻고자하는 정보를 빠르게 뇌속에서 찾을 수 있다. 가지(수상)돌기 : Dendrities 이런 개념을 본 딴 것이 퍼셉트론 == '생각'하는 것 같은 무언인가를 만드는 것 다수의 신호를 입력받아서 하나의 신호를 출력 단층 퍼셉.. 2021. 8. 14.
bootstrap 부트스트랩은 프론트엔드에 대한 최소한의 지식으로 다양하고 예쁘게 꾸밀 수 있도록 도와주는 도구 참고문서 : https://getbootstrap.com/docs/5.0/components/accordion/ 설치 부트스트랩의 장점 중 하나는 설치를 하지 않아도 된다는 점입니다. HTML 헤더 부분에 자바스크립트와 CSS 링크만 넣어줘도 동작을 합니다. 예를 들어 다음과 같이 HTML 파일에 ### 여기에 해당 컴포넌트 라고 적힌 부분은 부트스트랩의 스타일만 가지고 올 때에만 사용하게 됩니다. 즉, 모양새만 부트스트랩에서부터 가지고 올 수 있는 링크입니다. 만약에 드롭다운 메뉴나 펼쳐지는 메뉴 등 동작이 필요한 컴포넌트가 있어야 한다면 그 아래에 있는 링크도 삽입해주시면 됩니다. 컴포넌트 component.. 2021. 7. 24.
Jinja template Flask 에서는 render_template 이라는 메소드로 html 파일들을 불러올 수 있는 방법 해당 함수는 기본적으로 프로젝트 폴더 내에 'templates' 라는 이름의 폴더를 기본 경로로 설정 따라서 먼저 templates 폴더를 만들고 내부에 html 파일들을 모아두면 손쉽게 사용 flask_app ├── __init__.py └── routes └── user_routes.py └── templates └── index.html # templates 폴더에 다음과 같은 index.html 파일 I am in templates folder ==> from flask import Flask, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/') def.. 2021. 7. 24.
Flask Flask 에 대해서 설명할 수 있어야 합니다. Flask 서버를 띄울 수 있어야 합니다. Jinja 템플렛을 사용할 수 있어야 합니다. Bootstrap 을 사용할 수 있어야 합니다. Flask = Micro Web Framework 파이썬을 사용해 웹 어플리케이션을 작성할 수 있도록 도와준다 Web Framework는 웹 어플리케이션을 개발할 수 있도록 웹 서비스 (Web Service) 나 웹 API (Web API) 등을 제공하고 웹 개발과 배포를 할 수 있는 특정 방법을 제공 Micro - Flask는 정말 최소한의 도구들을 모아놓은 것 기본적으로 프레임워크에 따라 패키지와 라이브러리 등 모듈들의 콜렉션이 있어 개발이 수월할 수 있도록 도와줍니다. Jinja, Werkzeug, Flask-SQL.. 2021. 7. 24.
API / HTTP API 를 이해하고 사용할 수 있어야 합니다. RESTful API 에 대해서 설명할 수 있어야 합니다. API 의 데이터를 받아와 데이터베이스에 저장할 수 있어야 합니다. HTTP 는 크게 요청 (HTTP Request)과 응답 (HTTP Response) HyperText Transfer Protocol 이라는 약어로 컴퓨터들의 통신 규약 중 하나 하나의 컴퓨터가 다른 컴퓨터와 소통을 하고 싶을 때에 (파일을 받거나 전달하거나 등) 정해진 규칙과 틀을 준수해야 원활한 소통이 가능 ==> 이렇게 정해진 규칙들을 하나의 규약 (protocol) HTTP는 HTML 문서와 같은 리소스들을 가져올 수 있도록 해주는 프로토콜 프로토콜 - 용어 사전 | MDN 프로토콜은 컴퓨터 내부에서, 또는 컴퓨터 사이에서 .. 2021. 7. 24.
DataBase / ORM SQLalchemy / session 학습 목표 ORM 에 대해서 설명할 수 있어야 합니다. ORM 의 장단점 및 특징들을 이해할 수 있어야 합니다. ORM 을 통해 데이터베이스에 저장할 수 있어야 합니다. sqlalchemy 라이브러리를 사용할 수 있어야 합니다. 파이썬 DBAPI 에 대해서 설명할 수 있어야 합니다. 파이썬으로 데이터베이스와 연결할 수 있어야 합니다. 파이썬에서 데이터베이스와 상호작용 할 수 있어야 합니다. PEP 249 파이썬에서는 데이터베이스와 연결하는 파이썬 모듈들은 권장되는 가이드라인을 따라 제작되도록 안내합니다. 실제로 문서를 보시면 어떤 함수들, 메소드, 파라미터, 키워드 등을 어떻게 해야 하는지도 나와있습니다. 이러한 명시적인 가이드라인 덕분에 파이썬에서 데이터베이스와 연결하는 작업은 다양한 데이터베이스라도 .. 2021. 7. 24.

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