머신러닝공부 (45) 썸네일형 리스트형 Linear Regression 예제 스크립트 Linear Rgression Architecture import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.optimizers import SGD.Adam from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense import numpy as np # 모델 생성 x_data = np.array([[..], [..], ..., [..]]) t_data = np.array([..]) # 모델 구축 model = Sequential() model.add(Dense(1, input_shape(3,), activation = 'linear')) # 모델 컴파일 mod.. 머신러닝의 회귀(Regression)과 손실함수, GDA에 대한 간단정의 회귀 Regression Training Data를 이용하여 데이터의 특성과 상관관계 등을 파악하고, 그 결과를 바탕으로 Training Data에 없는 미지의 데이터가 주어졌을 경우에, 그 결과를 연속적인 (숫자)값으로 예측하는 것 학습 Learning Training Data의 특성을 가장 잘 표현할 수 있는 가중치 W(기울기), 바이어스 b(y절편)를 찾는 것 오차 Error Training Data의 정답(t)과 직선 y = Wx + b값의 차이인 오차(Error)는 Error = t-y = t - (Wx + b)으로 계산되며, 오차가 크다면, 우리가 임의로 설정한 직선의 가중치와 바이어스 값이 잘못된 것이고, 오차가 작다면 직선의 가중치와 바이어스 값이 잘 된 것이기 때문에 미래 값 예측도 정확.. TensoFlow 및 Keras의 특장점 및 예제 코드 TensorFlow : 딥러닝 알고리즘을 수행하는 라이브러리로 TensorFlow2.0 부터는 직관적이고 쉽게 배울 수 있는 Keras를 High-Level API로 공식지원함으로서, 이러한 영향력이 더 커질 것으로 예상된다. 이 외의 라이브리리로는 PyTorch, Caffe, MXNext, CNTK 등이 있다. TensorFlow 2.x 특징: 1. 즉시 실행 모드(Eager Xecution) : 코드의 직관성을 높여주고, Session 생성 없이 즉시 실행할 수 있다. 2. 사용자 친화적 : Keras만을 High-Level API로 공식 지원함 3. numpy() 메서드를 사용하면 numpy값을 리턴해 줌 장점: 1. 계산 그래프와 세션을 생성하지 않고 즉기 실행 가능한 Eager Execution.. Docceptor 머신러닝 강의 학습 후기 약 한달 반 정도의 기간이 소요 되었다. 결과적으로 이 강의를 통해 머신러닝에는 이런 것들이 있구나~ 하는 느낌을 가진 상태인것 같다. 가장 기초적인 Linear Regression부터 Clustering 과 고차원에서 데이터를 다루는기 위해 사용하는 Kernel Trick 그리고 SVM까지 지금은 이 모든 것들을 이해하고 사용할 수 있다고는 자신있게 답할 수 없지만 강의를 수강하기 이전에는 전혀 모르던 이론들을 알게 되었다. 중간중간 파이썬을 사용하여 직접 코딩을 따라해보는 과정은 이론들을 피부로 느낄 수 있었다. 머신러닝공부를 시작하며 딥러닝에 관심을 가지게 되어 머신러닝을 공부하기 시작하게 되었다. 딥러닝에 관심을 가지게된 계기는 youtube에서 Samuel Artz 채널의 딥러닝을 통한 뉴럴네트워크를 활용하여 게임을 플레이하는 영상을 본 후 관심을 가지게 되었다. https://www.youtube.com/watch?v=Aut32pR5PQA&t=75s 이 영상 외에도 주차게임, 스네이크게임 등 다양한 영상이 나의 관심을 끌었다. 현재는 지식과 개발 기술로는 딥러닝 관련하여 몇 소개 영상을 본적이 있으나 알파고 이야기만 많이 들은 상태이다. 라이브러리를 활용하여 Youtube에 나온 여러 강의 영상을 따라하면 손쉽게 만들 수 있다고 생각한다. 하지만, 이론을 공부하고 이해해야 프로그램 개발을 따라하더라도 결과적으로 이해하고 습득할 .. 이전 1 ··· 3 4 5 6 다음
