1교시

[diginori]

1교시

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코드랩에 github 링크를 올려서 편집 및 실행
https://colab.research.google.com/github/diginori/cup_deeplearning_seminar/blob/master/%EA%B5%90%EC%9C%A1%EC%9E%90%EB%A3%8C/deep_learning/keras_and_dnn.ipynb

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데이터셋

tran - 학습
valid - 학습 검증
test - 학습 잘되엇나 확인

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AI 연구원, 머신러닝이 연금술에 불과하다고 역설

https://github.com/jehyunlee/texts/blob/master/AI_researchers_allege_that_machine_learning_is_alchemy/text.md

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verbose=1 하면 진행 상태가 보인다.

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딥러닝

• 데이터가 어떤 데이터인가요?
• 전처리
• 노말라이션은요?
• 셔플은요? ( 모델 만들때 트레이닝 테스트 할때 )

-> 위의 것이 잘못되면 학습이 안되는 결과다.

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Normalization/Standardization
입력이 여러 차원일 때 각 차원의 입력을 동일한 스케일로 맞추어주면, 학습이 빠르게 진행된다고 한다.

Normalization : 전체 데이터를 0~1로 변환해준다. 키를 ... (꼭 해준다)
Standardization : 평균을 0, 표준편차를 1이되도록 변환해 준다. (꼭은 아니다)

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http://taewan.kim/post/norm/ 에서 Regularization 설명 할 때

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Epoch이란?
전체 sample 데이터를 이용하여 한 바퀴 돌며 학습하는 것을 1회 epoch이라 부른다.
따라서 2 epochs은 전체 sample을 이용하여 두 바퀴를 돌며 학습한 것이다.

Step이란?

Weight와 Bias를 1회 업데이트하는 것을 1 Step이라 부른다.

Batch Size란?

1회 Step에서 사용한 데이터의 수이다.

따라서 Batch Size가 100이라고 가정하고 Step이 5이면 약 500개의 데이터를 이용한 것이다.

아래와 같은 관계가 성립한다.

s = (n * e) / b

https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=wideeyed&logNo=221333529176&proxyReferer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F

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Keras Sequential 모델로 시작하기
https://www.codeonweb.com/entry/fe7882d2-e42a-4ef3-bbc2-e616d366e013

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종료 - https://colab.research.google.com/drive/1_5SImHxKgw3eGCynRNzFM6tj4fAbO2t1