Ann

Tensorflow - 3개 이상 분류 문제의 인공신경망(ANN)

텐서플로우에서 지원하는 fashion_mnist 데이터를 이용해 10개의 패션이미지를 분류하는 ANN을 만들어보자. fashion_mnist 참고: https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist#labels 1. 데이터 가져오기 import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist # 이런 형식으로 불러오도록 정해져있다. (X_train, y_train),(X_test, y_test) = mnist.load_data() plt.imshow(X_train[200], cmap='gray') plt.show() y_train[200] 결과는 8이 나온다. 위의 레이블을 참고하면 bag이란 걸 알 수 있다. 2..

Tensorflow - 이진 분류 문제의 인공신경망(ANN)

위 데이터를 사용해 금융상품 갱신 여부를 예측하는 ANN을 만들어보자. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns df = pd.read_csv('Churn_Modelling.csv') 1. nan이 있는지 확인 df.isna().sum() 2. 학습데이터 X와 정답데이터 y로 분리 X = df.loc[: , 'CreditScore':'EstimatedSalary'] y = df['Exited'] 3. 범주형 문자열 데이터를 숫자로 바꿔준다. X['Gender'].unique() X['Geography'].unique() from sklearn.preprocessing import ..