Programming/Deep Learning3 [모두를 위한 딥러닝] Linear Regression ❓ Regression 데이터 변수들간의 함수 관계를 파악하여 통계적으로 추론하여 결과를 도출하는 기술이다. ❓ Hypothesis 위는 Regression 데이터를 가지고 좌표를 찍은 모습이다. Regression 모델을 학습하기 전에 하나의 가설을 세울 필요가 있다. 우리가 예측할 무언가의 실제 데이터 결과가 어떤지는 모르겠으나 아래 사진의 1차원 방정식의 그래프 형태인 모델이 우리의 가설에 맞아 떨어질 것이다. 즉, 우리 가설의 결과가 1차원 방정식 그래프 형태인 모습일 것이다. 가설은 H(x)로 나타내고 H(x) = Wx+b 형태의 방정식이다. W(weight), b(bias) 우리의 목표는 실제 데이터 값들과 가장 유사하게 H(x)를 그려주는 W와 b를 값을 찾는 것이다. (W와 b 값은 여러개.. 2022. 4. 7. [모두를 위한 딥러닝] TensorFlow Basic ❓ Tensor ? 텐서란 데이터의 배열이라고 볼 수 있다. Rank는 몇 차원의 배열인지를 나타낸다. Type 은 텐서의 데이터 타입을 나타낸다. Shape 은 배열의 모양을 나타낸다 => ex) shapes 이 [3,4] 혹은 (3,4) 이라면 요소가 3개인 배열이 4개 있는 모양의 배열을 뜻한다. ❓ TensorFlow 텐서플로우는 다양한 작업에 대해 데이터 흐름 프로그래밍을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리 즉, 기계학습 라이브러리 ❓ TensorFlow의 Data Flow Graph Node는 연산을 나타낸다. Edge는 노드와 노드를 연결하며 데이터흐름을 나타낸다. Tensor 엣지들을 따라서 각 노드들의 사이를 이동하는 값이며 다차원 배열이다. ❗ TensorFlow 설치 1. Python.. 2022. 4. 6. [모두를 위한 딥러닝] 머신러닝과 Supervised/Unsupervised learing ❓ 머신러닝이란? 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘 머신러닝을 통해 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지 구분할 수 있도록 훈련 ❓ Supervised / Unsupervised learning Supervised learning 이미 label이 정해져 있는 데이터(training set)들을 사용하여 학습하는 것 이미 labeling 되어 있는 딸기와 사과를 학습시켜 딸기와 사과가 구분이 가능한 모델을 생성 (+) 딸기와 사과가 구분이 가능한 모델을 생성하기 위해 사용한 labeling 된 데이터들을 "Training data set" ㅣ라고 한다. Unsupervised learning label이 주어지지 않은 데이터로 학습하는 것 유사한 뉴스들의 그룹화(뉴스는 라벨링이 되어 있지 않다.).. 2022. 4. 5. 이전 1 다음 반응형
