1. 기사 문제 은행? Excel 필기는 온라인 CBT를 이용해 공부하였는데 실기는 잘 없더라구요. 그래서 그냥 Excel로 만들어 공부해 보았습니다. 문제는 당연히 직접 넣어야 하구요. 각자 공부하시면서 나올꺼 같다 싶은거 추가하시면 됩니다. 제가 공부하던 내용 그대로 들어있으며 일주일간 빠르게 공부한다고 오탈자 많습니다. 덤으로 DB 및 이론에 관해 정리한 것도 올려두었습니다. 마찬가지로 오탈자 있어요. 2. 기사 문제 은행? Excel 사용법Sheet는 총 4개 퀴즈, 문제, 복습, 틀린문항으로 구분되어 있습니다. 아래는 '퀴즈 Sheet'입니다. 누가 봐도 쉬운 인터페이스로 구성하였습니다. 다음은 '문제 Sheet'입니다. A열 같은 경우 Rand()함수를 써서 문제를 섞을 수 있게 만들었습니다...
1. DataSet(1) - 폐암 수술 환자의 생존률 데이터 폐암 수술 환자의 생존률 데이터()입니다. 17개의 속성과 1개의 결과가 있고 결과는 0 또는 1입니다. 책 모두의 딥러닝(저자-조태호)에서 가져온 셈플 데이터입니다. 2. Source Code of DataSet(1) 히든 레이어가 하나이며 결과가 0 또는 1, 즉 2개의 그룹중 하나가 선택되기 때문에 결과 레이어에 sigmoid 사용하였습니다. # Import necessary libraries from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy import tensorflow as tf # Read Input Data Data_set = numpy...
1. 개요 가중치를 조절하는 방법으로 다들 경사 하강법을 알고 계실 것이라 생각합니다. 경사 하강법은 정확하게 가중치를 찾아가지만 가중치를 변경할때마다 전체 데이터에 대해 미분해야 하므로 계산량이 매우 많습니다. 즉 많은 계산량때문에 속도가 느리고, 추가적으로 최적해를 찾기 전 학습을 멈출 수도 있습니다. 이러한 점을 보안한 다양한 경사 하강법이 등장하였고 몇 가지를 소개하려고 합니다. 2. SGD(확률적 경사 하강법) 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent)는 경사 하강법과 다르게 한번 학습할 때 모든 데이터에 대해 가중치를 조절하는 것이 아니라, 램덤하게 추출한 일부 데이터에 대해 가중치를 조절합니다. 결과적으로 속도는 개선되었지만 최적 해의 정확도는 낮습니다. 수식은 ..
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