개발학습일지

Time Series Data를 Prophet 라이브러리를 이용해서 예측하기 필요한 라이브러리 # import libraries import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random import seaborn as sns from prophet import Prophet csv 파일을 읽어와서 데이터를 분석해보고 날짜 순으로 정렬한다 # avocado.csv 데이터 읽기 df = pd.read_csv('/avocado.csv', index_col=0) # 날짜 정렬 df = df.sort_values('Date', ascending=True).reset_index() 프로펫 분석을 위해서는 날짜와 예측하고 ..

트랜스퍼러닝 후 파인 튜닝하기 파일 튜닝이란? 트랜스퍼 러닝을 한 다음에 수행하는 방법이며 섬세한 튜닝이다 트랜스퍼러닝을 한 후에 조금 더 개선이 가능한지 추가로 해보는 방법이다 학습된 모델 그 상태에서 추가로 학습시키는데, 좋은 모델의 일부분을 학습 가능한 데이터로 변경 후 학습 시킨다 전 포스팅 [AI] 딥러닝 Transfer Learning으로 사진분류하는 인공지능 만들기(https://msdev-st.tistory.com/68) 에서 만든 인공지능 model 에 이어서 파일 튜닝하겠다 베이스 모델의 전체 레이어를 다시 학습 가능하도록 바꿔주고 전체 레이어 수 확인한다 레이어 갯수를 확인했으니 몇번째 레이어까지 학습이 안되도록 할 것인지 결정해 준다 model.summary() >>> # 제일 아래..

Transfer Learning으로 개, 고양이 사진분류하는 인공지능 만들기 Transfer Learning이란? : 이미 학습이 완료된 인공지능을 가져다가 내 데이터로 다시 재학습해서 사용하는 것이다 이번학습에서 사용할 모델인, MobileNetV2 이란? 모바일이나 임베디드에서도 실시간을 작동할 수 있게 모델이 경량화 되면서도 정확도 또한 많이 떨어지지 않게하여 속도와 정확도 사이의 트레이드 오프 문제를 어느정도 해결한 네트워크이다 트랜스퍼 러닝에 사용되는 모델들은 홈페이지에서 확인이 가능하다 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/applications Module: tf.keras.applications | TensorFlow v2.16.1 D..