컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)를 위한 Tensorflow Keras 기본 패키지 불러오기
이미지 자료를 대상을 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 실행하기 위해서 기본적으로 필요한 패키지는 다음과 같다. 1. CNN 기본 패키지 로드하기 from tensorflow import keras # from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, BatchNormalization, Dropout, Flatten, Dense 위의 그림과 같은 CNN 모델을 케라스 패키지를 이용해서 정의해보자 크게 보면 입력데이터 레이어, 컨볼루션 레이어 2개 , Flatten 레이어 1개, Dense 레이어 2개, 출력데이터 레이어 등 5개 부분으로 구성되어 있는 것을 알 수 있다. 2. 입력데이터의 크기을 정의한다. img_height = 128 img_wi..
파이썬 코딩을 이용해서 머신러닝과 딥러닝을 하기 위해서 데이터는 숫자형이어야 할 때가 많다. 특히 설명변수(독립변수)가 범주형 변수일 때 숫자형 변수로 변환하기 위해서는 원 핫 인코딩을 해야한다. 대상변수(종속변수)가 0과 1의 이진변수이거나 범주형일 때 레벨 인코딩을 해야 한다. 예를 들어 사과, 수박, 참외, 복숭아 등 4개로 범주형 자료가 있을 때 label encoding 은 다음처럼 실행한다. from sklearn.preprocessing import LabelEncoder fruit =['사과', '수박', '참외', '복숭아', '사과','참외' ] le = LabelEncoder() fruit_labelencoding = le.fit_transform(fruit) print(fruit_l..
이번 글은 딥러닝을 이용하여 분류문제를 해결하는 아주 기초적인 코딩을 설명한다. 이 코딩으로부터 모델을 점점 개선한다. 입력데이터는 인디언 당뇨병에 관한 자료를 이용하는데 전체적으로 9개 변수로 구성된다. 처음 부터 8개 변수는 당뇨병과 직접 또는 간접적으로 관련이 있다. 피마 인디언 당뇨병 데이터의 독립변수 8개는 아래와 같이 구성되어있다. Pregnancies: 임신 횟수 Glucose: 포도당 부하 검사 수치 BloodPressure: 혈압(mm Hg) SkinThickness: 팔 삼두근 뒤쪽의 피하지방 측정값(mm) Insulin: 혈청 인슐린(mu U/ml) BMI: 체질량지수(체중(kg)/키(m))^2 DiabetesPedigreeFunction: 당뇨 내력 가중치 값 Age: 나이 종속변수..
전복 나이를 예측하는 문제는 동일한 입력자료에 대해서 종속변수를 숫자 값이나 클래스 레이블로 모두 예측할 수 있어야 한다. 이를 해결하기 위한 접근 방식은 동일한 입력데이터에 대해 회귀 및 분류 예측 모델을 모두 개발하고 모델을 순차적으로 사용하는 것입니다. 또 다른 방법으로는 동일한 입력 데이터를 이묭해서 숫자 및 클래스 레이블 값을 모두 예측할 수 있는 단일 신경망 모델을 개발하는 것입니다. 이를 다중 출력 모델이라고 하며 Keras 및 TensorFlow와 같은 최신 딥 러닝 라이브러리를 사용하여 비교적 쉽게 개발하고 평가할 수 있다. 이 글에서는 회귀 및 분류 예측을 결합한 신경망을 개발하는 과정을 설명합니다. 1. 자료 설명 전복 데이터 세트 실습데이터로 '전복' 데이터셋을 사용할 것입니다. 전..
[실습-04] python으로 위성사진 불러오기(머신러닝 및 딥러닝 용도의 자료 만들기)
Landsat이나 Sentinel 위성사진 자료를 python 으로 불러오기 위해서는 필요한 패키지를 설치해야 한다. 이 글에서는 가장 편하게 쓸수 있는 rasterio패키지를 설치하고 sentinel 위성사진 자료를 불러오는 코딩을 실습할 것이다. 우선 rasterio 설치는 다음구문으로 설치한다. pip install rasterio 설치가 잘 되었는지 패키지를 불러오고 버전을 확인한다. rasterio버전이 오류없이 확인 되면 설치가 잘 된것이다. import rasterio as rio rio.__version__ 이제 위성사진 자료를 불러오는 과정을 설명한다. 예를 들어 c:\python_work\satellite_data 폴더내 있는 모든 위성사진자료인 tif파일을 불러오기 위해서는 다음 구문..
[실습-02] 주피터 노트북 설치하고 아나콘다 가상환경을 등록하기
아나콘다 프로그램을 이용해서 파이썬 코딩을 보다 쉽게 하기 위해서 주피터 노트북을 설치해서 사용한다. 물론 아나콘다 가상환경마다 주피터 노트북을 설치할 수 있다. 물론 아나콘다 프로그램이 미리 설치되어 있어야 한다. 설치과정은 다음 강좌를 참고하면 된다. 2022.07.16 - [머신러닝 & 딥러닝] - [실습-01] 파이썬을 이용해서 머신러닝과 딥러닝을 시작하기 위한 준비작업 설치 그럼 아나콘다 프롬프트 명령어 창을 다음 그림처럼 실행한 다음 아나콘다 프롬프트 명령어 창에 다음 구문을 실행하여 가상환경 tg38에 접속한다. conda activate tg38 tg38이라는 아나콘다 가상환경에서 파이썬 패키지를 설치하는 명령어로 주피터 노트북을 다음구문으로 설치한다. pip install jupyter ..