2. ANN(인공신경망)3강. 시계열 데이터를 예측하는 회귀 ANN 구현

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2. ANN(인공신경망)

3강. 시계열 데이터를 예측하는 회귀 ANN 구현

학습목표

- 보스턴 집값을 예측하는 회귀 ANN을 구현할 수 있다.

- 당뇨병 질환을 예측하는 회귀 ANN을 구현할 수 있다.

학습내용

- 보스턴 집값을 예측하는 회귀 ANN - 당뇨병 질환을 예측하는 회귀 ANN

1. 보스턴 집값을 예측하는 회귀 ANN

(1) 보스턴 집값을 예측하는 회귀 ANN 구현

∙ 케라스에서 제공하는 공개 데이터셋에서 보스턴 집값에 대한 학습 데이터와 평가 데이터를 불러와 회귀 ANN 모델을 만들고 잘 예측하는지 구현

① 케라스 패키지에 들어 있는 서브패키지 layer와 models과 데이터를 딥러닝 이전에 전처리하는 응용 패키지 sklearn 임포트

② 회귀 ANN 모델링

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③ 학습과 평가용 데이터 불러오기

∙ 데이터셋 Boston housing에는 총 506건의 보스턴 집값과 관련된 13가지 정 보가 담겨있음

④ 회귀 ANN 학습 결과 그래프 구현

⑤ 회귀 ANN 학습 및 성능 분석

⑥ 코드 실행

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∙ 학습 시 출력된 학습 진행 사항을 나타내는 결과

∙ 보스턴 집값 회귀 ANN의 학습 진행 그래프

∙ 보스턴 집값 회귀 ANN의 예측 결과 그래프

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- 4 - 2. 당뇨병 질환을 예측하는 회귀 ANN

(1) 당뇨병 질환을 예측하는 회귀 ANN 구현

∙ 환자들의 상태정보를 이용하여 당뇨병 질환을 예측하는 회귀 ANN을 구현

① 케라스 패키지에 들어 있는 서브패키지 layer와 models 임포트

② 회귀 ANN 모델을 구현

③ 학습과 평가용 데이터 Diabetes 불러오기

∙ 442명의 당뇨병 환자 각각에 대해 10개의 기준 변수인 연령, 성별, 체질량 지 수, 평균 혈압 및 6개의 혈청 측정값을 얻었으며, 1년 후 질병 진행에 대한 정량적 측정 관심 반응도를 얻었음

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④ 회귀 ANN 학습 결과 그래프 구현

⑤ 회귀 ANN 학습 및 성능 분석

⑥ 코드 실행

∙ 학습 시 출력된 학습 진행 사항을 나타내는 결과

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∙ 당뇨병 질환 예측 회귀 ANN의 학습 진행 그래프

∙ 당뇨병 질환 예측 회귀 ANN의 예측 결과 그래프

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평가하기

1. 회귀 ANN에 대한 설명으로 옳지 않은 것을 고르시오.

① 보스턴 집의 정보로 집의 시세를 예측할 수 있다.

② 당뇨병 환자 정보로 당뇨병 진행상황을 예측할 수 있다.

③ 데이터를 정해진 분류 중에서 어떤 분류에 속하는지 예측한다.

④ 입력된 데이터를 활용하여 결과를 예측한다.

- 정답 : ③번

해설 : ③번 설명은 분류 ANN에 대한 설명이다.

2. 최초에 활용된 활성화 함수로 0 이하는 0으로, 0 이상은 1로 활성화 하는 함수를 고르시 오.

① 소프트맥스(Softmax) 함수

② 시그모이드 함수

③ ReLU 함수

④ 계단 함수

- 정답 : ④번

해설 : 계단 함수는 0 이하의 값은 모두 0으로 0 이상의 값은 모두 1로 활성화 하는 함수이다.

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- 8 - 학습정리

1. 보스턴 집값을 예측하는 회귀 ANN

∙ 보스턴의 다양한 환경정보를 이용하여 집의 시세를 예측하는 회귀 ANN 구현

2. 당뇨병 질환을 예측하는 회귀 ANN

∙ 환자들의 상태정보를 이용하여 당뇨병 질환을 예측하는 회귀 ANN 구현

다음 주 예고

“3. DNN(심층신경망)” 에 대해 학습하겠습니다.