AI 썸네일형 리스트형 CNN 이란? 오늘은 이미지 및 영상 인식을 위한 딥러닝의 기본 모델인 CNN에 대해 알아보도록 하겠다.(다만, 필자는 시계열 데이터를 분석하기 위한 사전 조사이다.) CNN Convolutional neural network의 약자로, 합성곱 계층을 쌓아 만들어낸 모델.주로 이미지와 같은 시각적 데이터를 처리하는 데 탁월한 성능을 보이는 신경망 모델이며, 시계열 데이터 분석이나 자연어 처리에도 적용할 수 있다. (데이터 패턴을 찾는데 최적화) CNN의 구조 CNN은 입력계층과 출력계층, 그리고 그 사이의 여러 은닉 계층으로 이루어져 있다.각 계층이 영상 및 시계열 데이터에서의 서로 다른 특징을 검출해낼 수 있다. 은닉 계층에서는 해당 데이터의 고유한 특징을 학습한다는 의도로 데이터를 변경시키는 연산을 하는데, 주로.. 더보기 LSTM - 시계열 데이터 예측, 테스트 데이터 너머로.. AMPds2 Dataset df['date'] = pd.to_datetime(df['unix_ts'], unit='s', utc=True)df = df[['date', 'P']]start_date = pd.to_datetime('2012-04-01 07:00:00+00:00')# 1년 뒤 날짜end_date = start_date + pd.DateOffset(years=1)# 해당 기간 동안의 데이터 필터링df = df[(df['date'] >= start_date) & (df['date'] 원하는 형식으로 Formatting EDA800이 넘어가는 이상치가 존재함을 확인. 그 수가 8개로 적기에, 제거하는 방식 선택 date가 끊기는 부분이 없으며, 결측치 또한 없음을 확인. MinMaxScaler( .. 더보기 MLOps 및 관련 프레임워크 데이터 추출 → 데이터 분석 → 데이터 준비 → 모델 학습 → 모델 평가 → 모델 검증 → 모델 서빙→ 모델 모니터링CI/CD/CT의 과정이 존재CI는 더 이상 코드 및 구성요소만 테스트하고 검증하는 것이 아니라 데이터, 데이터 스키마, 모델도 테스트하고 검증하는 것입니다.CD는 더 이상 단일 소프트웨어 패키지 또는 서비스만이 아니라 다른 서비스(모델 예측 서비스)를 자동으로 배포해야 하는 시스템(ML 학습 파이프라인)입니다.CT는 ML 시스템에 고유한 새 속성으로, 모델을 자동으로 재학습시키고 서빙하는 데 사용됩니다.MLOps level 0 : Manual Process 모든 단계를 수동으로 수행, CI/CD 없음⚠️실제로는 실제 환경에 모델이 배포될 때 손상되는 경우가 多⇒ 모델 품질 모니터링 및 많.. 더보기 RNN, LSTM, GRU, Transformer model RNN이 무엇인지, 관련 모델들이 어떻게 진화해왔는지에 대해 알아보도록 하자.*본 글에서 수식은 다루지 않습니다. RNN(1986) -> LSTM(1997) -> GRU(2014) -> Transformer model(2017) RNN이란?Recurrent Neural network의 약자로, 순환 신경망이라고도 한다.Nueral network의 주요 아키텍쳐 중 하나이며, 이외로는 CNN, GNN 등이 있다.시계열 데이터나 순차 데이터를 처리하는 데 특화된 신경망 구조이다. 입력 계층 : 처리할 정보를 수신출력 계층 : 결과를 제공은닉 계층 : 데이터 처리, 분석 및 예측위의 3계층으로 보통 구성된다. Recurrent에서 생각해 볼 수 있듯이, RNN모델은 은닉층의 노드에서 나온 결괏값을 출력층으로.. 더보기 이전 1 다음