AI (3) 썸네일형 리스트형 [모두를 위한 딥러닝(Sung Kim)|ch.2-1] Linear Regression의 Hypothesis와 cost Linear Regression의 Hypothesis와 cost Supervisored learning 한다고 가정 data를 가지고 진행 0~100 점 사이 regression data를 가지고 학습 trainning data 는 trainning data regression medel이 data를 가지고 학습 학습이 끝난 후에 regression의 사용은 ex) 7시간 공부 AI에게 질문 이 학생이 몇점이나 받을 수 있을까? 기존 데이터를 이용해서 예측한다. 기본적인 ML의 컨셉 Linear regression x,y는 서로의 관계를 나타내며 여기서는 학습데이터이다. Linear Hypothesis 어떤 데이터가 있다면 여기에 맞는 linear한 선을 찾는 것이라고 할 수 있다. 알맞는 선을 찾는게 .. [모두를 위한 딥러닝(Sung Kim)|ch.1-2] TensorFlow의 설치 및 기본적인 operations What is Data FLow Graph? Graph : Node(정점)와 Edge(간선)로 연결된 것 data flow graph 하나의 operation Edge는 data, Tensor 노드는 operation Tensor가 돌아다닌다 하여 Tensorflow이다 Example tensorflow v 2.4.0 HelloWorld.py 1 2 3 4 5 6 7 8 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, Tensorflow!') print(hello) cs Computertational_Graph.py -1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 .. [모두를 위한 딥러닝(Sung Kim)|ch.1-1] Machine Learning의 용어와 개념 Basic concepts what is ML? Limitations of explicit programming - Spam filter: many rules - Automatic driving: too many rules What is leanring? Supervised learning 데이터에 어떤 데이터인지 정보를 label 가지고 표시한다. learning 예시 - 이미지 라벨링 - 스펨메일 필터링 - 시험 성적 예측 Training data set 학습 데이터를 통해 학습하고 실제 데이터를 받았을때 학습된 내용을 바탕으로 답을 낸다. 알파고 또한 기존 바둑 데이터를 가지고 학습하여 어떤 경우에 어떤 수를 두는게 좋을지 예측한다. 지도학습의 예시이다 지도학습 예시 시험점수 예측에서 regress.. 이전 1 다음
