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TensorFlow RNN Text 생성 (셰익스피어 글 생성)
텐서플로우 공식 튜토리얼인 순환 신경망을 활용한 문자열 생성에 대한 클론 코드입니다. 셰익스피어 글 데이터셋을 활용하여 인공지능 모델을 학습시키고, 셰익스피어 스타일의 글을 생성할 수 있는 모델을 만들어 보도록 하겠습니다.
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나라장터 입찰공고 데이터 분석 및 머신러닝 예측
나라장터에서 토건, 토목 등 다양한 시공에 대한 입찰 공고를 고지합니다.
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Pandas를 활용한 결측치 보간(interpolation) 하기
탐색적 데이터 분석 (Exploratory Data Analysis)를 진행하다보면, 매우 흔한 확률로 결측치가 존재하는 것을...
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TensorFlow2.0 GradientTape의 활용법
TensorFlow 2.0의 자동 미분 기능인 GradientTape에 대하여 알아보겠습니다.
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깃헙(GitHub) 웹사이트 기능들로 GitHub 입문하기
Git, GitHub은 프로젝트의 협업을 위해서 꼭 필요한 소스코드 형상 관리 시스템입니다. 형상 관리 시스템은 소스코드의 버전 관리 시스템이라고도 불리웁니다. 다수의 인원이 하나의 프로젝트를 진행할 때, 소스코드의 충돌을 효율적으로 해결하고, 업데이트되는...
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TensorFlow2.0으로 오토인코더 구현 (MNIST)
이번 포스팅에서는 오토인코더의 기본 개념에 대하여 알아보고, TensorFlow 2.0으로 오토인코더(Autoencoder)를 구현해 보겠습니다.
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VGG16 Transfer Learning 구현과 CNN 모델과 성능 비교
Tranfer Learning은 사전 학습된 모델을 활용하는 방법입니다. 사전 학습된 모델은 방대한 데이터에 대하여 이미 학습된 모델이기 떄문에 적은 학습 cost로 좋은 성능을 이끌어 낼 수 있습니다.
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가장 기본모델인 Vanilla GAN 구현하기
GAN 이 참 핫합니다. 이번에는 가장 시초격인 Vanila GAN을 구현해 보도록 하겠습니다.
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TensorBoard 활용법 및 colab에서 로드하기
TensorBoard 사용을 위한 callback을 만드는 방법과 colab에서 바로 로드하여 확인할 수 있는
magic command에 대한 내용입니다.
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TensorFlow Datasets API 활용법
TensorFlow Datasets 는 다양한 데이터셋을 TensorFlow에서 활용하기 쉽도록 제공합니다. 굉장히 많고, 다양한 데이터셋이 학습하기 편한 형태로 제공 되기 때문에, 간단한 사용법만 알아두어도, 샘플로 모델을 돌려보고 학습하기에 매우 유용합니다.
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