AI (3) 썸네일형 리스트형 딥러닝 데이터셋 : MNIST 다른 글의 딥러닝 tensorflow 테스트시에사용한 데이터셋은 무엇이였을까 궁금해진다. 사용한 MNIST 데이터셋은 손글씨 숫자 인식을 위한 데이터셋으로, 70000개의 28x28 픽셀 이미지로 구성되어 있다.머신러닝 및 딥러닝 모델을 학습시키고 테스트하는 데 자주 사용한다. 크게 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나뉘며, 각 데이터는 **이미지와 그에 해당하는 레이블(숫자)**로 구성된다. 1. MNIST 데이터셋의 구조 훈련 데이터 (Training Data): 60,000개의 이미지 테스트 데이터 (Test Data): 10,000개의 이미지 각 이미지는 28x28 크기이며, 0~9까지의 숫자 클래스에 해당하는 레이블이 지정되어 있다. 2. 각 이미지의 형태 이미지: 각 이미지는 28x28 픽셀로 구.. 딥러닝: TensorFlow를 사용한 간단한 MNIST 분류 AI(인공지능)개발 시 머신러닝, 딥러닝을 사용한다.AI를 하나의 문장으로 정의하기는 어렵지만,하나하나 알고리즘을 지정한 프로그래밍으로 동작하는 것이 아닌스스로 학습해서 예측된 결과를 가지고 지정된 동작을 한다라고 생각할 수는 있다 학습을 시키기 위해서 머신러닝을 사용 하는데머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습을 한다. 지도학습은 예를 들어 수많은 사과 이미지를 데이터셋으로 모아진 것에 매치해서, 하나하나사과라는 정답을 라벨이라고 정해서 알려주는 것이다. 비지도학습은 지도학습처럼 하나하나 라벨링하는 것이아닌,예를 들어 사과와 배가 있다면공통된 어떤 특징이 있으면 찾아서, 이것을 군집(Clustering)화한 결과로서 예측하는데 사용한다 강화학습은 학습된 결과가 맞으면 학습 가중치를 1 로 주고.. 머신러닝 : Iris 내장 데이터셋 분류 학습시키기 위한 데이터셋을 만들 필요 없이(웹크롤링이나 로컬 이미지 업로드 없이...)라이브러리에 내장된 데이터셋을 사용해서 학습결과의 정확도(Accuracy) 를 측정하는 내용이다. 파이썬 venv 터미널에서 bashpip install scikit-learn전처리후 아래 파이썬 소스코드 스크립트 이다.from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 1. 데이터 로드 iris = load_iris() X = iris.. 이전 1 다음
