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Kears란? 케라스(Keras)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리입니다. 케라스는 딥러닝 비전문가라도 각자 분야에서 손쉽게 딥러닝 모델을 개발하고 활용할 수 있도록 직관적인 API를 제공하고 있습니다. 케라스는 텐서플로 위에서 동작하는 라이브러리 입니다. 처음 머신러닝, 딥러닝을 시작하고 매우 간단한 것을 제작하거나 빠른 시간 내에 프로토타이핑을 하고자 한다면 Keras가 훨씬 좋은 선택일 수 있습니다. 2.3. 케라스(Keras) - OneBook(Python & Deep Learning) 모델은 가능한 최소한으로의 제한하여 독립적으로 생성가능 합니다. 또한, 신경층(Neural Layers), 비용함수(Cost Functions), 최적화기(Optimizers), 초기화 스킴(Init..

Kears란? 케라스(Keras)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리입니다. 케라스는 딥러닝 비전문가라도 각자 분야에서 손쉽게 딥러닝 모델을 개발하고 활용할 수 있도록 직관적인 API를 제공하고 있습니다. 케라스는 텐서플로 위에서 동작하는 라이브러리 입니다. 처음 머신러닝, 딥러닝을 시작하고 매우 간단한 것을 제작하거나 빠른 시간 내에 프로토타이핑을 하고자 한다면 Keras가 훨씬 좋은 선택일 수 있습니다. 2.3. 케라스(Keras) - OneBook(Python & Deep Learning) 모델은 가능한 최소한으로의 제한하여 독립적으로 생성가능 합니다. 또한, 신경층(Neural Layers), 비용함수(Cost Functions), 최적화기(Optimizers), 초기화 스킴(Init..

Attention is All You NeedTransformer 모델을 만들 때 attention은 매우 중요한 요소 중 하나이다. 사실상 트렌스포머 모델은 attention으로 구성된 encoder-decoder 구조의 아키텍쳐를 의미하는 모델이다. 따라서 트렌스포머를 이해하기 위해서는 attention을 이해하는 것이 필수적이다. 그럼 먼저 attention의 구조에 대해서 살펴보자. 위의 그림만 보아서는 잘 이해가 가지 않으므로, attention의 계산 공식을 먼저 뜯어보도록 하자. Attention은 다음과 같은 계산 공식을 따른다. Attention을 구하기 위해서는 Q, K, V 값이 필요한데, 이는 각각 Query, Key, Value를 의미한다. 이 Q, K, V 값들은 각각 다음과 같..

`혼동 행렬(Confusion matrix)`을 사용하면 분류(Classification) 문제에서 모델의 성능을 평가할 수 있다. TP, TN, FP, FN와 같은 개념들은 이진 분류에서 유명하지만, 멀티 클래스 분류에서도 사용되는 성능 평가 지표들이다. 이진 분류 및 멀티 클래스 분류에서 Confusion matrix을 계산하는 법을 알아보자.이진 분류에서 TP, TN, FP, FN의 의미먼저 각 값의 의미에 대해서 알아보자.<ul style="list-style-type: disc;" data-ke-list-type="dis..

Anaconda는 데이터 과학, 인공 지능, 기계 학습 등의 작업을 수행하기 위한 파이썬 기반 오픈 소스이다. 조금 더 자세히 설명하자면, 아나콘다는 가상환경(Virtual Environment)을 생성해 파이썬 환경을 격리함으로써 프로젝트 간의 의존성 충돌을 방지하고, 프로젝트 별로 필요한 패키지 및 라이브러리를 독립적으로 관리하는 도구이다. 아나콘다를 통해 가상환경을 사용하면 각 프로젝트 별 파이썬 라이브러리 의존성을 격리할 수 있기 때문에, 파이썬 프로젝트를 가동하기 매우 편리해지진다. 프로젝트 A, B에서 각각 다른 버전의 numpy 라이브러리를 사용한다고 할 때, 각기 다른 가상환경을 만들어주고 그 안에 numpy를 버전에 맞게 설치해주면 끝이기 때문이다. 리눅스 서버에 Anaconda를 설치하..