인공지능(AI)11 [에러 해결] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found tensorflow를 다운로드 받고 임포트를 했더니 위와 같은 에러가 떴다. >>> import tensorflow 2022-08-16 17:17:49.273821: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2022-08-16 17:17:49.274633: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machi.. 2022. 8. 16. [딥러닝 입문] 2. 간단한 딥러닝 모델 만들기 introduction.ipynb 파일을 생성한 뒤 코딩하였다. 텐서플로 라이브러리를 tf로 불러 온 뒤, __version__ 속성을 이용해 버전을 확인해보았다. (2.4.1 버전) 모델 학습에 사용할 입력 데이터를 준비했다. y=x+1 관계를 갖는 숫자 x, y에 10개씩 입력 했다. 이때, x변수의ㅣ 숫자 배열은 10행 1열 형태의 2차원 배열로 변환했다. 2021. 4. 7. [딥러닝 입문] 1. 인공 신경망의 구조 케라스(Keras)는 텐서플로(Tensorflow) 2.0 기반의 고수준 API로, 딥러닝 모델을 간단한 함수 형태로 구현하여 배우기 쉽고 성능도 뛰어나다. 인공 신경망은 뇌 신경계의 정보 처리 구조를 모방하여 만든 컴퓨터 계산 알고리즘이다. 1. 활성화 함수 인공 신경망은 입력값을 가중치와 곱하고, 그 결과를 전부 더한다. 이렇게 가중 합산한 값을 활성화(activation) 함수에 입력하여 최종 출력으로 변환한다. 즉, 입력값들의 수학적 선형 결합을 다양한 형태의 비선형 결합으로 변환하는 역할을 한다. 근데 뭔소린지 모르겠다! 문제 유형 목표 레이블 활성화 함수 회귀 예측 연속형(숫자형) 선형(Linear) 이진 분류 이산형(범주형) 시그모이드(Sigmoid) 다중 분류 이산형(범주형) 소프트맥스(S.. 2021. 4. 7. [딥러닝 입문] 1. 인공 신경망의 구조 케라스(Keras)는 텐서플로(Tensorflow) 2.0 기반의 고수준 API로, 딥러닝 모델을 간단한 함수 형태로 구현하여 배우기 쉽고 성능도 뛰어나다. 인공 신경망은 뇌 신경계의 정보 처리 구조를 모방하여 만든 컴퓨터 계산 알고리즘이다. 1. 활성화 함수 인공 신경망은 입력값을 가중치와 곱하고, 그 결과를 전부 더한다. 이렇게 가중 합산한 값을 활성화(activation) 함수에 입력하여 최종 출력으로 변환한다. 즉, 입력값들의 수학적 선형 결합을 다양한 형태의 비선형 결합으로 변환하는 역할을 한다. 근데 뭔소린지 모르겠다! 문제 유형 목표 레이블 활성화 함수 회귀 예측 연속형(숫자형) 선형(Linear) 이진 분류 이산형(범주형) 시그모이드(Sigmoid) 다중 분류 이산형(범주형) 소프트맥스(S.. 2021. 4. 7. [머신러닝 응용]-1. 사전 준비 AI 경진대회 플랫폼 데이콘에서 제공하는 타이타닉 생존자 예측 데이터셋을 사용해보자! 1. 데이콘 데이터셋 다운로드 dacon.io/ 데이터사이언티스트 AI 컴피티션 3만 AI팀이 협업하는 인공지능 플랫폼 dacon.io 데이콘 사이트에 들어가 로그인을 한 뒤, '타이타닉'을 검색한다. '교육' 카테고리 -'[재난] 타이타닉: 누가 살아남았을까?'를 선택한다. 참여를 누르고, '데이터' 카테고리에서 다운로드를 클릭해주면, PC에 저장된다. 참여 시에 핸드폰 인증이 필요해서 쪼금 번거롭다. 다운로드 받은 파일을 압축해제 시켜주자! 2. 구글 드라이브에 파일 업로드 구글 드라이브에 [새로 만들기]에서 titanic이라는 이름으로 [새 폴더]를 만들어주었다. 만들어진 폴더에, 압축해제를 한 타이타닉 데이터셋을.. 2021. 3. 31. [머신러닝 입문]-5 회귀(Regression)-보스턴 주택가격예측 회귀는 지도학습의 또다른 유형 중 하나이다. 보스턴 지역의 주택가격을 예측하는 모델을 만들어보자! 1. 데이터 로딩 보스턴 주색 데이터셋은 14개의 변수(열)로 구성된다. 각 열은 주택의 속성을 나타내는 피처를 말하고, 각 행은 개별 주택에 대한 데이터의 집합(레코드)를 나타낸다. 하나의 행이 하나의 샘플(주택)을 나타내고, 각 열에 맞춰 해당하는 데이터가 입력되어 있다. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns #보스턴 주택 데이터셋 from sklearn import datasets housing = datasets.load_boston() #key 값 확인mport panda.. 2021. 3. 31. 이전 1 2 다음
