[Dataset] 신용카드 사기 거래 감지하기

신용카드 사기 거래 감지(Credit card fraud detection)를 통해 데이터 분석 및 모델링에 입문하는 것을 목표로 합니다. 실제 카드 거래내역으로 부터 사기 거래 여부를 판별하기 위한 머신러닝과 딥러닝 모델로 학습하는 것과 모델에 대한 평가지표를 정리하였습니다.

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MNIST 숫자 분류, 기본 모델부터 정확도 99.5% 까지

텐서플로우(Tensorflow 2.0) 기반으로 여러가지 예측모델을 구현하면서 MNIST 숫자 이미지 분류를 정답률 99.5% 까지 달성하기까지의 과정을 포스팅합니다.

기본적인 로지스틱 회귀(Logistic regression)부터 이미지 인식에 좋은 성능을 보이는 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 까지 구현해봅니다. 단계별로 정답률을 올려보면서 머신러닝 이론들을 이해해보는 것을 목표로 합니다.

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