안녕하세요 미니빅 입니다.
오늘부터 딥러닝에 관련해서 포스팅하려고 해요.
지난 글들과 마찬가지로 포스팅 목적이 작성자의 정리 및 방문자들의 도움을 위해서 올리오니
방문해주시는 분들은 조언 및 질문을 댓글로 남겨주시길 바랍니다.
툴은 vscode(비쥬얼스튜디오코드), 아나콘다, python, tensorflow 등을 사용합니다.
설치 등의 방법은 따로 올리지 않고 바로 진행하도록 하겠습니다.
해당 메뉴는 <딥러닝으로 걷는 시계열 예측, BJpublic>을 토대로 작성되었습니다.
파이썬 문법을 잘 모르시는 분들은
제 블로그 <파이썬 step_by_step> 부분을 참고하시길 바래요.
마찬가지로 순차적으로 올리는 중입니다.
https://minibig.tistory.com/2?category=864571
파이썬 part1. 설치!
안녕하세요! 미니빅입니다. 오늘부터 해서 파이썬 정리를 해서 올릴 예정입니다. 우선, 파이썬 설치 하는 것부터 해서 올려야겠죠? https://www.python.org/ 파이썬 공식 홈페이지로써, 위 사이트에 Down
minibig.tistory.com
그럼 본격적으로 시작하겠습니다.
딥러닝을 하는데 있어서 네 가지 순서대로 진행을 합니다.
첫 번째, 데이터 입력!
주석에 달린 설명처럼 배열 작성에 필요한, numpy 모듈을 가져오고 np라고 별명을 짓습니다.
그리고 6개의 변수(3종류)에 각기 다른 값을 넣어줍니다.
요리로 치면 재료 준비 단계 같은거겠죠?
두 번째, 모델구성!
keras를 가져와서 layer와 node를 구성해줍니다.
딥러닝을 하기 위해서는 모델을 만들어주어야 하는데 그러한 모델은 layer와 node로 구성되며
각 layer는 위아래의 layer들과 연결되어 연산합니다.
summary 함수는 아래와 같이 간단한 요약표가 출력됩니다.
세 번째, 훈련!
layer와 node로 구성된 모델을
학습을 시킵니다. 각 parameter를 설정하고,
어떤 값으로 학습을 시키고, 어떤 값으로 검증 테스트를 할지 넣어줍니다.
네 번째, 평가 및 예측!
훈련이 완료된 모델을 통해서 실제로 테스트 하고 싶은 값을 넣습니다.
3단계에서 설정한 loss, metrics 값이 evaluate 함수를 통해서 얻게 되고 각각 loss와 acc라는 변수에 값을 넣습니다.
마지막에는 x_test만 넣어서 나온 예상치만 output에 넣습니다.
해당하는 3개의 변수를 출력하면!
짜잔!
실제로 원하는 값인 41~50이 나오면 좋지만ㅠ 정확히 나오진 못하네요.
어찌됐든 이렇게 4단계를 하면 간단한 맛보기(?)가 완료됩니다!
마지막으로 정리를 하면 1.데이터 입력 -> 2.모델구성 -> 3.훈련 -> 4.평가 및 예측
과 같은 단계로 진행하면 됩니다.
오늘 포스팅은 이 정도로 마무리하겠습니다.
저도 아직 공부중이라서 추가되는 부분, 보완해야할 부분 있으면 수정하도록 할께요!
그럼 안녕!