DNN 분류 (DNN Classification)이번 포스팅에서는 DNN을 사용하여 "패션 이미지 데이터를 분류하는 방법"과 "텍스트 데이터를 감성분석하는 방법"을 알아보겠습니다.DNN 이미지 분류 (DNN Image Classification)Fashion MNIST(MNIST) Dataset10개의 범주(category)와 70,000개의 흑백 이미지로 구성된 패션 MNIST 데이터셋.이미지는 해상도(28x28 픽셀)가 낮고 다음처럼 개별 의류 품목을 나타낸다:패션 MNIST와 손글씨 MNIST는 비교적 작기 때문에 알고리즘의 작동 여부를 확인하기 위해 사용되곤 하며 코드를 테스트하고 디버깅하는 용도로 좋다.이미지는 28x28 크기의 넘파이 배열이고 픽셀 값은 0과 255 사이이다. 레이블(label..

영화리뷰 데이터 셋 전처리 및 긍부정 모델링이번 포스팅은 영화리뷰 데이터셋을 사용하여 전처리하고 모델링하는 텍스트마이닝을 소개합니다. 텍스트 데이터 전처리부터 Feature vectorization과 머신러닝 모델링까지 진행합니다.텍스트 분석 수행 프로세스텍스트 전처리클렌징(cleansing)특수문자, 기호 필요없는 문자 제거대소문자 변경stop word(분석에 필요 없는 토큰) 제거텍스트 토큰화분석의 최소단위로 나누는 작업보통 단어단위나 글자단위로 나눈다.어근 추출(Stemming/Lemmatization)을 통한 텍스트 정규화 작업Feature vectorization문자열 비정형 데이터인 텍스트를 숫자타입의 정형데이터로 만드는 작업BOW와 Word2Vec머신러닝 모델 수립, 학습, 예측, 평가Nat..