jjinyeok 성장일지

이전 정리에서 Tensorflow와 Keras 문법을 배우고 Tensorflow와 Keras를 통한 머신러닝 과정을 진행했다. 이번엔 이것들을 사용한 딥러닝 과정을 정리하겠다. 딥러닝은 이전 정리에서 중간 Hidden Layer를 쌓는 과정이 추가된다. 1. ANN (Artificial Neural Network) 앞선 Tensorflow와 Keras를 통한 머신러닝 모델에서 Hidden Layer(은닉층)을 추가한다면 간단한 딥러닝 모델을 만들 수 있다. 이를 ANN (Artificial Neural Network) 또는 MLP (Multi Layer Perceptron)라고 한다. Sequential 스타일의 코드에서 Hidden Layer가 2개 추가된 모델의 구현은 다음과 같다. 참고로 이전 정리..

1. 선형 모델 : 변수 선택법 Linear Regression, Logistic Regression과 같은 선형 모델은 어떤 feature를 선택했느냐에 따라 성능에 차이가 발생한다. Data Understanding 과정에서 EDA & CDA 과정을 통해 target과 관련이 높은 feature를 알 수 있었다. 선형 모델의 성능을 튜닝할 때 이러한상관도가 높은 feature들만을 사용하며 성능을 높일 수 있다. 이때 단순히 관련도가 아닌 AIC(Akaike Information Criterion)라는 지표를사용해 feature를 선택하는 방법이 존재한다. 2. AIC(Akaike Information Criterion) 모델은 Train Set을 잘 설명하면서도 Overfitting이 되지 않도록 ..