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케라스를 사용하여 CNN을 구현한 뒤, MNIST 데이터셋을 사용하여 0~9까지의 숫자를 학습시켜봅시다. 이후에 실제로 뉴럴 넷이 직접 쓴 손글씨를 판독할 수 있는지도 확인해봅니다. 학습모델을 미리 만들어서 업로드하였고 소스코드도 깃허브에 같이 올려두었습니다. 참고하시면 도움이 되실 것 같습니다. 질문은 유튜브 댓글로 달아주시면 더 빠르게 답변해드릴 수 있습니다. ^^ 감사합니다~ 소스코드 및 학습모델 >> 깃허브로 꼬우~

머신러닝을 공부할 때는 Jupyter notebook 을 사용하여 개발하면, 코드를 블럭 단위로 관리할 수 있어서 편리한 것 같습니다. 아나콘다를 설치할 때 주피터 노트북을 같이 설치하셔도 되지만, 이번 글에서는 아나콘다 없이 주피터 노트북만 설치하는 방법을 알아보도록 하겠습니다. (이 블로그에서 작성하는 모든 글들은 윈도우를 기준으로 진행합니다.) 1). 관리자 권한으로 명령프롬프트 실행하기 윈도우 버튼을 클릭하고 cmd 를 검색한다음, 관리자 권한으로 실행합니다. (혹은 윈도우 버튼을 우클릭 해서 관리자권한으로 명령프롬프트 실행하기를 하셔도 됩니다.) 2). pip install --update pip3 실행 파이선 패키지 관리자인 pip 버전을 최신으로 업데이트 합니다. 3). pip install..

텐서플로우 기반의 머신러닝을 위해서 파이썬을 사용하는 경우가 많습니다. 파이썬 버전이 3.5.x 혹은 3.6.x 를 쓰셔야 텐서플로우가 제대로 실행이 됩니다. 설치를 위해 파이썬 64 bit 용 윈도우 인스톨러 링크를 남겨둡니다. 다운로드 불러오는 중입니다... 다음 글에서는 텐서플로우 설치방법에 대해 알아보겠습니다.