Deep Learning (11) 썸네일형 리스트형 Linear Regression의 Hypothesis와 cost x y 1 1 2 2 3 3 위의 traning data set은 아래의 그래프처럼 나타낼 수 있다. H(x) = Wx + b 라는 가설을 세울 때, 위의 그래프는 W = 1, b = 0이 가장 실제 데이터와 가깝다고 할 수 있다. Cost Function (Loss Function) : 가설과 실제 데이터가 얼마나 다른가? 그 차이를 계산하는 함수. (H(x) - y)^2 H(x) : 가설로 예측한 값 y : 실제의 값 H(x) - y : 값의 차이 위 값에 제곱을 하는 이유? : 차이를 양수로 표현해주고, 차이가 클 때 penalty를 많이 줄 수 있음. H(x) = Wx + b를 식에 대입하면 결국 W와 b를 이용하여 cost function의 값을 줄일 수 있다. 목표는 cost가 가장 작은 W,.. TensorFlow의 설치 및 기본적인 operations Tensorflow Deep learning libraries 중 tensorflow가 가장 많은 사람들이 사용함 data flow graph를 사용해서 numerical computation이 가능한 라이브러리 python 사용 Data Flow Graph 그래프 : Node, Edge로 구성됨 Node : 하나의 연산 (+, - 등) Edge : 데이터 (tensors) Installing Tensorflow (MacOX 기준) sudo su - pw 입력 pip install --upgrade tensorflow 제대로 설치되었는지 확인하는 방법 python3 : 파이썬 실행 import tensorflow as tf : tf라는 이름으로 tensorflow import tf.__version__ .. Machine Learning 개념과 용어 등장 배경 스팸 필터, 자율주행차 등등 Rule이 너무 많고 복잡하다 1959년 Arthur Samuel "데이터를 학습해서 판단하는 프로그램을 만들자" 종류 Supervised Learning labeled data (training set) 을 가지고 학습하는 방법 ex) 고양이, 개, 모자, 컵 등을 분류하는 프로그램 Unsupervised Learning label이 없는 데이터를 스스로 학습하는 방법 ex) Google news grouping, 비슷한 단어 모음 (word clustering) Supervised Learning Image labeling Email span filter : label을 가지고 spam or ham email인지 판단 Predicing exam score : 이.. 이전 1 2 다음
