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Digit-recognizer - 손으로 쓴 한 자릿수의 이미지를 촬영하여 그 숫자가 무엇인지 결정하는 문제 train_data = pd.read_csv('/kaggle/input/digit-recognizer/train.csv') test_data = pd.read_csv('/kaggle/input/digit-recognizer/test.csv') 1. 데이터의 형태 살펴보기 train_data.shape / test_data.shape 2. 데이터의 라벨값을 CNN에 넣을수 없기 때문에 라벨값 분리 train_images = train_data.drop("label", axis=1) train_labels = train_data["label"] 3. 신경망은 데이터를 Numpy Arrays의 형태로 ..

인공지능과 머신러닝, 딥러닝 머신러닝 현재 출력과 기대 출력 간의 차이 계산 -> 피드백 -> 알고리즘의 작동방식 교정 입력데이터를 기반으로 기대 출력에 가깝게 만드는 표현을 학습하는 것 머신러닝의 학습 더 나은 표현을 찾는 일련의 과정을 자동화하는 것 딥러닝 머신러닝의 한 분야로서 연속된 층(layer)에서 점진적으로 의미있는 표현 학습 딥(deep) 연속된 층으로 표현을 학습한다는 개념으로 모델의 깊이를 의미 기본층을 겹겹이 쌓아 올려 구성한 신경망(neural network)모델을 사용하여 표현 층을 학습 각 층에서 입력데이터가 처리되는 상세내용은 해당 층의 가중치(weight)에 저장 특정 층에서 일어나는 변환은 해당 층의 가중치를 파라미터로 가지는 함수로 표현 주어진 입력을 정확한 타깃에 매핑하..