DNN 을 사용해서 심장병 질환 예측 분석하기

파이토치(PyTorch)를 사용하여 인공 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 구현하고,심장병 데이터셋으로 모델을 학습한 후 평가하는 내용Heart Disease Predictionshttps://www.kaggle.com/code/desalegngeb/heart-disease-predictionsheart.csvscikit-learn 설치seaborn 설치필요한 라이브러리 및 설정import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom time import timeimport torchfrom torch import nnfrom sklearn.model_selection import train_test_sp..

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• · 2024. 9. 29.
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PyTorch를 사용하여 DNN(Deep Neural Network)을 구축하고, MNIST 데이터셋을 이용해 학습 및 평가

이 코드는 PyTorch를 사용하여 DNN(Deep Neural Network)을 구축하고, MNIST 데이터셋을 이용해 학습 및 평가하는 과정을 포함하고 있습니다. 주요 단계와 코드 설명은 다음과 같습니다.인공 신경망 생성 및 순방향 계산hello = torch.nn.Linear(5,3)data = torch.randn(2,5)print(data)print(hello(data))torch.nn.Linear(5,3): 입력 뉴런 5개, 출력 뉴런 3개로 구성된 선형 레이어를 정의합니다. 이 레이어는 입력에 가중치(weight)와 편향(bias)를 곱해 선형 변환을 적용합니다.torch.randn(2,5): 2x5의 임의의 값을 가진 입력 데이터를 생성합니다. 이는 2개의 5차원 벡터로 이루어진 배치입니다..

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• · 2024. 9. 29.
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DNN 알고리즘

DNN(Deep Neural Network, 심층 신경망) 알고리즘은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 확장 버전으로, 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 통해 더 복잡한 패턴과 관계를 학습할 수 있는 알고리즘입니다. DNN은 머신러닝 중 딥러닝(deep learning)에 속하며, 대규모 데이터셋에서 강력한 성능을 보입니다.주요 특징다층 구조: DNN은 입력층(input layer), 여러 개의 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer)으로 구성됩니다. 은닉층의 수가 많아질수록 '심층'이라는 의미를 지니게 됩니다.비선형성: 각 뉴런은 활성화 함수(Activation Function)를 사용하여 비선형적인 관계를 학습합니다. 대표적인 활..

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• · 2024. 9. 29.
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인공지능 - torch

머신러닝케라스 : 학습, 연구용텐서플로 : 기업용 서비스파이토치 : 기계 학습용 무료C:/workspace/anaconda3/condabin/conda.batconda.bat 경로 찾아서 Load Environment 해줌 다음과 같이 뜨면 + 버튼을 눌러서 pytorch package 를 설치해줌install package 해주고 패키지가 설치가 될 때 까지 기다림왼쪽 아래에서도 파이썬 패키지 설치 가능간단한 인공 신경망, 순방향 계산만 처리입력 뉴런 : 5개 , 출력 뉴런: 3개, 15개의 시냅스를 가지고 있는 인공 신경망을 생성import torchfrom PIL.Image import Transform# 간단한 인공 신경망, 순방향 계산만 처리# 입력 뉴런: 5개, 출력 뉴런: 3개, 15개의 시..

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인공지능(AI)

인공지능(Artificial Intelligence, AI)*은 인간의 지능을 모방하여 컴퓨터나 기계가 학습, 추론, 문제 해결, 이해 등의 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술을 의미합니다. AI는 다양한 기술과 접근 방식을 통해 복잡한 문제를 해결하며, 특히 데이터 기반의 분석과 결정을 수행하는 데 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다.인공지능의 주요 분야기계 학습(Machine Learning, ML):인공지능의 하위 분야로, 데이터에서 패턴을 학습하여 미래의 결과를 예측하거나 새로운 데이터를 분류하는 기술입니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습과 같은 여러 가지 접근법이 있으며, 딥러닝(Deep Learning)이 ML의 한 갈래로 특히 주목받고 있습니다.딥러닝(Deep Learning):다층 신..

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• · 2024. 9. 29.
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서버 사이드 랜더링 방식

서버사이드 랜더링 방식 사용//쿼리메서드나, deleteById등은 한건씩 진행을 한다 //@Query 를 사용해서 update,delete 할 경우에 사용 Bulk 연선을 함 //그래서 트랜젝션을 복수개 할 것을 한번에 처리하기 때문에 //복수의 트랜잭션으 한번에 처리하기 위해 @Modifying을 사용 @Modifying @Query("delete from Review r where r.member = :member") void deleteByMember(Member member);application.properties의 역할은 프로젝트의 초기화와 같은 역할을 한다# App namespring.application.name=ex6# Server portserver.port=8080# Co..

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• · 2024. 9. 29.
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