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    [Python] keras를 활용한 뉴스분류 실습

    43. keras를 활용한 뉴스분류 실습 41.1 실습예제 # 케라스 로딩 import keras keras.__version__ # 뉴스 기사 분류: 다중 분류 문제 # 로이터 뉴스를 46개의 토픽으로 분류하는 신경망(다중분류) ## 로이터 데이터셋 # 1986년에 로이터에서 공개한 짦은 뉴스 기사와 토픽의 집합인 데이터셋(케라스 내장 데이터셋) # 텍스트 분류를 위해 널리 사용되는 간단한 데이터셋 # 46개의 토픽 # 각 토픽은 최소 10개의 샘플이 있음 # 데이터 다운로드 from keras.datasets import reuters # 자주 등장하는 단어 10,000개로 제한 (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = reuters.load_..

    [Python] keras를 활용한 영화리뷰 분석

    42. keras를 활용한 영화리뷰 분석 42.1 실습예제 # 영화 리뷰 분류(이진분류) # 영화 리뷰를 긍정, 부정으로 분류 import keras keras.__version__ ## IMDB 데이터셋(케라스에 내장된 데이터셋, 숫자로 전처리되어 있음, 17MB 정도의 데이터셋) # 영화 리뷰 50,000개의 데이터셋 # 학습용 데이터 25,000개와 검증용 데이터 25,000개, 각각 50%는 부정, 50%는 긍정 리뷰로 구성 # num_words=10000 가장 자주 나타나는 단어 10,000개만 사용, 드물게 나타나는 단어는 무시 # train_data, test_data: 리뷰의 목록 # 각 리뷰는 단어 인덱스의 리스트(단어 시퀀스가 인코딩된 것) # train_labels, test_labe..

    [Python] DNN(Keras)

    39. DNN(keras) 39.1 실습예제(mnist) # 필기체를 분류하는 DNN 구현 # 심층신경망(Deep Neural Network, DNN) 은닉층을 많이 쌓아서 만든 인공신경망 # 학습데이터가 적거나 복잡한 이미지에 더 우수한 성능을 보이는 기법 %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import os from keras.utils import up_utils from keras import layers, models, datasets # seaborn import seaborn as sns sns.set(style = 'white', font_scale = 1.7) sns.set_style('ticks&#..

    [Python] 회귀분석(keras)

    37. 회귀분석(keras) 37.1 케라스(keras) 37.1.1 케라스의 개요 파이썬으로 구현된 쉽고 간결한 딥러닝(deep learning) 라이브러리 구글의 엔지니어인 프랑소와 숄레(Francois Chollet)가 2015년 3월에 발표 최근 버전: 2019년 10월 현재 2.3.0 내부적으로는 텐서플로우(tensorflow) 엔진이 구동되지만 직관적인 API로 쉽게 딥러닝 실험을 할 수 있도록 지원함 37.1.2 케라스의 주요 특징 모듈화(Modularity): 독립적인 모듈들을 조합하여 구현 최소주의(Minialism): 각 모듈은 짧고 간결 쉬운 확장성: 클래스나 함수로 모듈을 쉽게 추가할 수 있음 파이썬 기반: 별도의 설정이 필요없음 37.1.3 케라스 설치 pip install ker..