• AUC 2
• AdaBoost 1
• Bagging 2
• Boosting 1
• CNN 3
• DecisionTree 1
• Dense 1
• EarlyStopping 1
• F1 2
• GBM 1
• ImageDataGenerator 1
• Input 1
• Keras 6
• LSTM 1
• MLP 1
• MinMaxScaler 1
• Python 13
• RNN 1
• ROC 2
• RandomForest 1
• Stacking 1
• StandardScaler 1
• String 1
• Tensorflow 1
• Variable 2
• Voting 1
• batch 1
• class 1
• dictionary 1
• epoch 1
• for 1
• if 1
• label encoding 1
• lambda 1
• list 1
• model_selection 1
• one-hot encoding 1
• set 1
• train_test_split 1
• tuple 1
• visualization 1
• while 1
• 뉴런 2
• 데이터전처리 2
• 딥러닝 14
• 머신러닝 1
• 민감도 2
• 사이킷런 9
• 스케일링 1
• 시각화 1
• 앙상블 3
• 재현율 2
• 정밀도 2
• 정확도 2
• 케라스 6
• 함수 1
• 혼동행렬 2

AUC

• [사이킷런]모델의 평가-피마 인디언 당뇨병 예제 데이터셋
• 모델의 평가

AdaBoost

• [사이킷런] 부스팅 알고리즘(AdaBoost & GBM)

Bagging

• [사이킷런] RandomForest(랜덤포레스트)
• 앙상블 학습

Boosting

• [사이킷런] 부스팅 알고리즘(AdaBoost & GBM)

CNN

• [케라스] 컨볼루션 신경망(CNN) 모델 학습을 위한 데이터 부풀리기
• [케라스] 컨볼루션 신경망(CNN) 모델 만들어보기
• [케라스] 컨볼루션 신경망(CNN)의 레이어

DecisionTree

• [사이킷런] DecisionTree(결정트리) 개괄과 사이킷런에서의 활용

Dense

• [케라스] Dense 클래스

EarlyStopping

• [케라스] 딥러닝 모델 학습 조기 종료시키기(early stopping)

F1

• [사이킷런]모델의 평가-피마 인디언 당뇨병 예제 데이터셋
• 모델의 평가

GBM

• [사이킷런] 부스팅 알고리즘(AdaBoost & GBM)

ImageDataGenerator

• [케라스] 컨볼루션 신경망(CNN) 모델 학습을 위한 데이터 부풀리기

Input

• [Python] 변수의 입력 - input 함수

Keras

• [케라스] 딥러닝 모델을 저장하고 불러오기
• [케라스] 딥러닝 모델의 시각화
• [케라스] 딥러닝 모델 학습 조기 종료시키기(early stopping)
• [케라스] matplotlib을 활용하여 학습과정 시각화하기
• [케라스] 딥러닝 모델 학습-batch size와 epoch
• [케라스] 딥러닝 모델 작성순서

LSTM

• [케라스] 순환신경망(RNN)의 LSTM 레이어

MLP

• [케라스] 다층 퍼셉트론 모델 만들기

MinMaxScaler

• [사이킷런] 데이터 스케일링

Python

• [Python] 변수의 입력 - input 함수
• [Python] 클래스의 정의
• [Python] lambda(익명함수)
• [Python] 함수
• [Python] 반복문 for
• [Python] 반복문 while
• [Python] 조건문 if
• [Python] 세트
• [Python] 딕셔너리
• [Python] 튜플
• [Python] 리스트
• [Python] 문자열(str)
• [Python] Python 기초사항 및 변수

RNN

• [케라스] 순환신경망(RNN)의 LSTM 레이어

ROC

• [사이킷런]모델의 평가-피마 인디언 당뇨병 예제 데이터셋
• 모델의 평가

RandomForest

• [사이킷런] RandomForest(랜덤포레스트)

Stacking

• 앙상블 학습

StandardScaler

• [사이킷런] 데이터 스케일링

String

• [Python] 문자열(str)

Tensorflow

• [텐서플로2.0] 튜토리얼(1)-기본 이미지 분류

Variable

• [Python] 변수의 입력 - input 함수
• [Python] Python 기초사항 및 변수

Voting

• 앙상블 학습

batch

• [케라스] 딥러닝 모델 학습-batch size와 epoch

class

• [Python] 클래스의 정의

dictionary

• [Python] 딕셔너리

epoch

• [케라스] 딥러닝 모델 학습-batch size와 epoch

for

• [Python] 반복문 for

if

• [Python] 조건문 if

label encoding

• [사이킷런] 데이터 인코딩

lambda

• [Python] lambda(익명함수)

list

• [Python] 리스트

model_selection

• 데이터셋의 분리-train, test, validation

one-hot encoding

• [사이킷런] 데이터 인코딩

set

• [Python] 세트

train_test_split

• 데이터셋의 분리-train, test, validation

tuple

• [Python] 튜플

visualization

• [케라스] 딥러닝 모델의 시각화

while

• [Python] 반복문 while

뉴런

• [케라스] Dense 클래스
• 뉴런의 개념

데이터전처리

• [사이킷런] 데이터 스케일링
• [사이킷런] 데이터 인코딩

딥러닝

• [텐서플로2.0] 튜토리얼(1)-기본 이미지 분류
• [케라스] 순환신경망(RNN)의 LSTM 레이어
• [케라스] 컨볼루션 신경망(CNN) 모델 학습을 위한 데이터 부풀리기
• [케라스] 컨볼루션 신경망(CNN) 모델 만들어보기
• [케라스] 컨볼루션 신경망(CNN)의 레이어
• [케라스] 다층 퍼셉트론 모델 만들기
• [케라스] Dense 클래스
• 뉴런의 개념
• [케라스] 딥러닝 모델을 저장하고 불러오기
• [케라스] 딥러닝 모델의 시각화
• [케라스] 딥러닝 모델 학습 조기 종료시키기(early stopping)
• [케라스] matplotlib을 활용하여 학습과정 시각화하기
• [케라스] 딥러닝 모델 학습-batch size와 epoch
• [케라스] 딥러닝 모델 작성순서

머신러닝

• [사이킷런] 사이킷런의 기본 프레임워크

민감도

• [사이킷런]모델의 평가-피마 인디언 당뇨병 예제 데이터셋
• 모델의 평가

사이킷런

• [사이킷런] RandomForest(랜덤포레스트)
• 앙상블 학습
• [사이킷런] DecisionTree(결정트리) 개괄과 사이킷런에서의 활용
• [사이킷런]모델의 평가-피마 인디언 당뇨병 예제 데이터셋
• [사이킷런] 데이터 스케일링
• [사이킷런] 데이터 인코딩
• 모델의 평가
• 데이터셋의 분리-train, test, validation
• [사이킷런] 사이킷런의 기본 프레임워크

스케일링

• [사이킷런] 데이터 스케일링

시각화

• [케라스] 딥러닝 모델의 시각화

앙상블

• [사이킷런] 부스팅 알고리즘(AdaBoost & GBM)
• [사이킷런] RandomForest(랜덤포레스트)
• 앙상블 학습

재현율

• [사이킷런]모델의 평가-피마 인디언 당뇨병 예제 데이터셋
• 모델의 평가

정밀도

• [사이킷런]모델의 평가-피마 인디언 당뇨병 예제 데이터셋
• 모델의 평가

정확도

• [사이킷런]모델의 평가-피마 인디언 당뇨병 예제 데이터셋
• 모델의 평가

케라스

• [케라스] 순환신경망(RNN)의 LSTM 레이어
• [케라스] 컨볼루션 신경망(CNN) 모델 학습을 위한 데이터 부풀리기
• [케라스] 컨볼루션 신경망(CNN) 모델 만들어보기
• [케라스] 컨볼루션 신경망(CNN)의 레이어
• [케라스] 다층 퍼셉트론 모델 만들기
• [케라스] Dense 클래스

함수

• [Python] 함수

혼동행렬

• [사이킷런]모델의 평가-피마 인디언 당뇨병 예제 데이터셋
• 모델의 평가