Keras란? 케라스는(Keras)는 파이썬으로 작성된 딥 러닝 API로, 머신러닝 플랫폼 Tensorflow위에서 실행되는 라이브러리입니다. 딥러닝 모델을 보다 편리하게 만들고, 훈련 시킬 수 있습니다. Keras 구조 텐서플로가 실질적으로 하드웨어를 제어한다면, 케라스는 하드웨어를 제어하는 텐서플로를 제어하는 느낌입니다. 텐서플로가 하드웨어를 얼마나 잘 컨트롤 하고, 어떻게 하면 더 효율적이고 효과적인 딥러닝 엔진을 만들지 고민한다면, 케라스는 텐서플로를 제어해 개발자들이 쉽게 텐서플로를 컨트롤할 수 있는 관점으로 접근합니다. 즉, 케라스는 텐서 조작이나 미분 같은 저수준 연산을 다루지 않고, 벡엔드 엔진에서 제공하는 최적화되고 특화된 텐서 라이브러리를 사용합니다. 또한, 케라스는 하나의 텐서 라이브..
원-핫 인코딩이란? 단어 집합의 크기를 벡터의 차원으로 하고, 표현하고 싶은 단어의 인덱스에 1의 값을 부여하고, 다른 인덱스에는 0을 부여하는 단어의 벡터 표현 방식이다. 인간은 어떤 물체를 보더라도 숫자로 인식하지 않지만 컴퓨터는 모든 것을 숫자로 형태로 인식하게 된다. 그래서 이를 위해 자연어 처리에서는 문자를 숫자로 바꾸는 여러 가지 기법이 있는 데 그중 가장 기본적인 방법이 원-핫 인코딩(One-hot encoding)이다. 머신 러닝, 딥 러닝을 하기 위해서 반드시 알아야 하는 표현 방법이다. 원-핫 인코딩을 두가지 과정으로 정리해보면 (1) 각 단어에 고유한 인덱스를 부여한다.(정수 인코딩) (2) 표현하고 싶은 단어의 인덱스의 위치에 1을 부여하고, 다른 단어의 인덱스의 위치에 0을 부여한..
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