딥딥딥

Collaborative Filtering for Movie Recommendations Author: Siddhartha Banerjee Date created: 2020/05/24 Last modified: 2020/05/24 Description: Recommending movies using a model trained on Movielens dataset. - Keras - Colab - Github Introduction Movielens dataset을 활용하여 협업 필터링을 적용하여 사용자에게 영화를 추천하는 방법에 대해 알아봅시다. MovieLens 영화 평점 데이터 세트는 사용자가 영화에 부여한 평점을 담고 있습니다. 우리의 목표는 사용자가 아직 보지 않은 영화의 평점을 예측하는 것입니..

Bidirectional LSTM on IMDB Author: fchollet Date created: 2020/05/03 Last modified: 2020/05/03 Description: Train a 2-layer bidirectional LSTM on the IMDB movie review sentiment classification dataset. - Keras - Colab - Github 라이브러리 로드 import numpy as np from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers max_features = 20000 # 상위 20000개 단어들만을 사용하겠습니다. maxlen = 200 # 영화 리뷰 중 처음 200단..

Timeseries forecasting for weather prediction Authors: Prabhanshu Attri, Yashika Sharma, Kristi Takach, Falak Shah Date created: 2020/06/23 Last modified: 2020/07/20 Description: 이 예제는 LSTM 모델을 활용한 시계열 예측에 대해 다룹니다. This notebook demonstrates how to do timeseries forecasting using a LSTM model. - 케라스 - Colab - Github Setup 이 예제는 텐서플로우 2.3 또는 그 이상이 필요합니다. This example requires TensorFlow 2.3 or hi..

Tensorflow, 케라스 콜백함수 ReduceLROnPlateau 모델의 개선이 없을 경우, Learning Rate를 조절해 모델의 개선을 유도하는 콜백함수입니다. www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/callbacks/ReduceLROnPlateau tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau( monitor='val_loss', factor=0.1, patience=10, verbose=0, mode='auto', min_delta=0.0001, cooldown=0, min_lr=0, **kwargs ) # Example reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, p..

Tensorflow, 케라스 콜백함수 EarlyStopping 모델을 더 이상 학습을 못할 경우(loss, metric등의 개선이 없을 경우), 학습 도중 미리 학습을 종료시키는 콜백함수입니다. www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/callbacks/EarlyStopping tf.keras.callbacks.EarlyStopping( monitor='val_loss', min_delta=0, patience=0, verbose=0, mode='auto', baseline=None, restore_best_weights=False ) 인자 설명 인자 설명 monitor EarlyStopping의 기준이 되는 값을 입력합니다. 만약 'val_loss'를 입력하면 va..

tensorflow, 케라스 콜백함수 ModelCheckpoint 모델을 저장할 때 사용되는 콜백함수입니다. www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/callbacks/ModelCheckpoint tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath, monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=False, save_weights_only=False, mode='auto', save_freq='epoch', options=None, **kwargs ) 인자 설명 인자 설명 filepath 모델을 저장할 경로를 입력합니다. 추가 설명으로 만약 monitor가 val_loss일 때, 모델 경로를 '{epoc..

시퀀스 to 시퀀스 모델을 적용한 덧셈연산 Sequence to sequence learning for performing number addition Author: Smerity and others Date created: 2015/08/17 Last modified: 2020/04/17 Description: A model that learns to add strings of numbers, e.g. "535+61" -> "596". - Keras - Github - Colab 소개 이 예제에서 우리는 문자로 주어진 숫자열을 바탕으로 두 수의 덧셈을 이해하는 모델을 학습시키겠습니다. In this example, we train a model to learn to add two numbers, pro..

OCR model for reading Captchas Author: A_K_Nain Date created: 2020/06/14 Last modified: 2020/06/26 Description: CNN과 RNN 그리고 CTC loss를 활용한 OCR 모델 만들기 - Keras - Colab - Github 소개 케라스의 함수형 API를 활용하여 간단한 OCR 모델은 만들어 봅시다. CNN과 RNN을 결합하는 것 외에도 새로운 레이어 클래스를 만들고, 이를 CTC 손실 구현을 위한 "Endpoint Layer"로 사용하는 방법도 보여줍니다. 새로운 레이어를 만드는 방법에 관한 자세한 설명은 여기를 확인하세요. This example demonstrates a simple OCR model built ..

케라스: 가공하지 않은 텍스트로부터 감정분류 Text classification from scratch Authors: Mark Omernick, Francois Chollet Date created: 2019/11/06 Last modified: 2020/05/17 Description: Text sentiment classification starting from raw text files. - Keras - Github - Colab 소개 Introduction 이 예제는 가공하지 않은 텍스트로부터 텍스트 분류를 수행하는 방법을 보여줍니다. 가공되지 않은 IMDB 감정 분류 데이터 셋을 어떻게 처리하는지 보여줍니다. 단어 분할 및 색인 생성을 위해 TextVectorization 레이어를 사용하겠습..

케라스 번역: 클래스간 데이터 수가 불균형한 데이터셋에서의 분류 캐글 신용카드 사기 탐지 데이터셋 사례를 통해서 Imbalanced classification: credit card fraud detection Author: fchollet Date created: 2020/05/31 Last modified: 2020/05/31 Description: 클래스 간 데이터 수가 매우 불균형한 데이터를 다루는 방법에 대해 배워봅시다. (클래스 간 데이터 수가 매우 불균형한 데이터를 이하에서는, imbalanced data라고 하겠습니다.) Demonstration of how to handle highly imbalanced classification problems. - Keras - Github - Co..