머신러닝 야학 2기

https://opentutorials.org/course/4548 생활코딩 - 머신러닝 코스

머신러닝 야학

생활코딩에서 주최하는 야학에 참가하게됐습니다. https://ml.yah.ac/ 일정은 2021.1.4 : 개강 ~ 2021.1.15 : 종강 총 10일 동안 진행되는 야학입니다

학습 커리큘럼

머신러닝에 대해 알고는 있지만 다시 한번 상기시킬겸 머신러닝1 수업을 듣고, 텐서플로우( python )을 들을 계획이다.

사진 실습 환경 ———-

Google Colaboratory을 사용합니다.

레모네이드 판매 예측

기본적인 지도학습 순서

  • 과거의 데이터를 준비합니다.
  • 모델의 구조를 만듭니다.
  • 데이터로 모델을 학습(FIT)합니다.
  • 모델을 이용합니다.

과거의 데이터를 준비합니다. 

데이터를 준비합니다.
파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/lemonade.csv'
레모네이드 = pd.read_csv(파일경로)
레모네이드.head()
독립 = 레모네이드[['온도']]
종속 = 레모네이드[['판매량']]
print(독립.shape, 종속.shape) 데이터를 준비하고 독립변수와 종속변수를 설정해줍니다.

모델의 구조를 만듭니다. 

# 모델을 만듭니다.
X = tf.keras.layers.Input(shape=[1])
Y = tf.keras.layers.Dense(1)(X)
model = tf.keras.models.Model(X, Y)
model.compile(loss='mse') 모델의 구조를 만듭니다. 위 코드에서 중요한 부분은 "shape=[1]" , "Dense(1)" 이 부분입니다. shape=[1] 부분은 	-> 온도라는 컬럼 한개여서 1을 적어줍니다. Dense(1) 부분은   	-> 판매량이라는 컬럼 한대여서 1을 적어줍니다. 각 부분의 의미는 독립변수 , 종속 변수의 양을 뜻합니다.

데이터로 모델을 학습(FIT)합니다. 

model.fit(독립, 종속, epochs=1000, verbose=0)
model.fit(독립, 종속, epochs=10) 위 코드에서 중요한 부분은 epochs입니다. epochs는 학습의 횟수입니다.

지금 이 시간은 이 정도로만 알고있으면 될꺼같습니다. (머신러닝 입문 수업이기 때문에) epochs를 더 깊게 알고 싶다면 epoch에 대해 검색하여 알아보는것도 좋은 방법일꺼같습니다.

손실( loss ) 각 학습이 끝날때마다 얼마나 정확히 모델을 생성하고 있는지 평가하는 지표 공식사진

즉 loss가 0에 가까워질수록 학습이 잘되는 것이다.

모델을 이용합니다.

print(model.predict(독립))
print(model.predict([[15]])) 모델을 사용하여 출력합니다. 입력 -> 독립 -> 온도 출력 -> 종속 -> 판매량

전체 코드

###########################
# 라이브러리 사용
import tensorflow as tf
import pandas as pd
 
###########################
# 데이터를 준비합니다.
파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/lemonade.csv'
레모네이드 = pd.read_csv(파일경로)
레모네이드.head()
# 종속변수, 독립변수
독립 = 레모네이드[['온도']]
종속 = 레모네이드[['판매량']]
print(독립.shape, 종속.shape)
 
###########################
# 모델을 만듭니다.
X = tf.keras.layers.Input(shape=[1])
Y = tf.keras.layers.Dense(1)(X)
model = tf.keras.models.Model(X, Y)
model.compile(loss='mse')
 
###########################
# 모델을 학습시킵니다. 
model.fit(독립, 종속, epochs=1000, verbose=0)
model.fit(독립, 종속, epochs=10)
 
###########################
# 모델을 이용합니다. 
print(model.predict(독립))
print(model.predict([[15]]))

모든 내용은 아래 링크에서 학습한 내용이고 문제시 글 내리겠습니다. https://opentutorials.org/module/4966/28974