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Placeholder / Variable - 텐서플로우를 공부하면서 Placeholder / Variable를 좀 더 명확하게 하고 싶어 공부하였다. placeholder - placeholder는 다른 텐서를 할당하기 위해 사용되는 변수 타입이다. 한마디로 함수에서 파라미터 같은 친구이다. 잘 와닿지 않을 수 도 있는데, 나한테는 가장 쉬운 예시였다. 예를들어, 어떤 값에 3을 더한 값을 리턴하는 함수를 만든다고 생각해보자 위 그림에서 빨간색으로 표신되어 입력을 받는, 즉 파라미터의 역할을 하는 노드가 바로 placeholder가 하는 역할이다. 나머지 설계와 학습에 입력될 데이터를 placeholder로 구분하므로써 입력에 대한 출력을 확인하거나 코드 자체에서 입력 데이터를 명확하게 할 수 있다는 장..

Multi-variable / matrix Multi-variable - 텐서플로우에서 여러개의 변수를 사용하는 것도 기존의 1개의 변수를 사용하여 학습한 것과 똑같다. hypothesis식 H(a)= Wa+u에서 변수의 개수만 늘려 다음처럼 표시하면 되는 것이다. cost 역시 위에서 구한 H(a,b,c)-y 제곱의 평균이므로 이전과 다를게 없이 구할 수 있다. "변수가 3개인 학습" x1_data = [73.,93.,89.,96.,73.] x2_data = [80.,88.,91.,98.,66.] x3_data = [75.,93.,90.,100.,70.] y_data = [152.,185.,180.,196.,142.] x1 = tf.placeholder(tf.float32) x2 = tf.placeho..

Linear Regression / Cost - 지도 학습에서 많이 사용되고 있는 알고리즘, 선형 회귀 방식을 공부하였다. 홍콩 과기대의 김성훈 교수님의 유튜브 강의로 공부하였다. [Sung kim] Lec 00 - Machine/Deep learning 수업의 개요와 일정 Linear Regression - Linear Regression(선형 회귀) 방식은 지도 학습에서 기본이 되는 알고리즘으로 주어진 인풋 데이터를 표현할 수 있는 가장 합리적인 직선을 찾는 것이 그 알고리즘의 원리가 된다. 위 그림에서 입력된 데이터를 표현할 수 있는 가장 합리적인 그래프는 어떤 것일까. 당연히 빨간색이고 그걸 비교할 수 있도록 손실도를 계산하도록 하는 방법이 Cost function이다. Cost function ..

Data flow graph - tensorflow의 의미와 Data flow graph에 관련된 기본적인 용어를 공부하였다. 홍콩 과기대의 김성훈 교수님의 유튜브 강의로 공부하였다. [Sung kim] Lec 00 - Machine/Deep learning 수업의 개요와 일정 Data flow graph - 데이터 플로우 그래프는 계산이나 데이터의 흐름을 node / edge를 사용하여 표현하는 그래프이다. node : operation으로 계산을 수행하고 결과로 텐서를 반환 edge : Tensor로 다차원 데이터 배열 session : 실행시간의 제어와 상태를 캡슐화한다. example 예제) a, b, c에 각각 1, 2 상수와 a,b를 더한 값을 대입하고 sess 객체를 생성하고 run 메소드를..

Supervised / Unsupervised - 머신러닝의 기본적인 용어와 원리에 대해서 공부하였다. 홍콩 과기대의 김성훈 교수님의 유튜브 강의로 공부하였다. [Sung kim] Lec 00 - Machine/Deep learning 수업의 개요와 일정 Supervised Learning - Supervised learning(지도 학습)는 레이블을 정의하고 데이터를 짝지어 해당 레이블을 특징지은 후 입력 데이터를 해당 레이블에 속한 데이터(Training set)와 비교하는 것으로 학습하는 방식이다. 지도 학습은 크게 regression(회귀), classification(분류)로 나눠지는데, regression은 입력 변수에대한 추정 결과값이 연속적인 값을 갖는 학습, classification은 ..

installation - tensorflow를 설치하였다. [SJ] 딥러닝 시작 - 텐서플로우 설치 (정리) 를 참고하여 설치하였습니다. Anaconda - 텐서플로를 사용하기 위해 필요한 여러 패키지를 운영체제에 맞게 미리 준비해둔 배포 패키지이다. 아나콘다 페이지에서 운영체제 맞는 버전을 설치한다. 설치 완료시 Anaconda Prompt에서 python --version 명령어를 입력하는 것으로 같이 설치된 파이썬과 아나콘다의 버전을 확인할 수 있다. python --version Python 3.5.2 :: Anaconda 4.2.0 (64-bit) Pip / activate tensorflow - 파이썬의 라이브러리나 패키지를 설치할 수 있도록 도와주는 package manager이다. (no..