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2016년 3월 27일 일요일

(K) Machine Learning 01 실습 - TensorFlow의 설치및 기본적인 operations

Tensorflow
    Google 의 Open Source Library
    Data  Flow Graph 를 사용하여 수학적인 연산을 하는 것
    Python 으로 만들어진 Library, pandas나 numpy 같이 import 해서 사용하는 것

Data Flow Graph
    Node는 수학적인 계산을 하는 Operation("+" 와 같이 연산을 한다) 이다.
    Edge는 Data Array(다차원, Vector) 이며 이 때 이 Data Array들을 Tensor 라고 부른다.
    이 형태는 모든 Machine Learning 과 관련된 연산을 할 수 있는 Format 이다.
    각각의 Node들은 하나의 CPU나 GPU 상에서만 있을 필요가 없다.(아직 이해 안됨)

Tensorflow 설치
    제 환경: Window 7, 64bit
    설치 진행
        1. Docker 설치
        2. Tensorflow 설치
        3. Jupitor Notebook 에서 Docker 설치 시 확인한 IP 를 주소로 사용
        4. Jupitor Notebook 실행하여 Tensorflow import 가능 확인

이후 이해 진행
    코드 한줄 한줄 이해가 필요


ML lab 01
TensorFlow의 설치및 기본적인 operations




2016년 3월 25일 금요일

(K) Machine Learning 00

강의를 듣는데 필요한 단어

Linear regression
    종속 변수 y와 한 개 이상의 독립 변수 (또는 설명 변수) X와의 선형 상관 관계를 모델링하는 회귀분석 기법
Logistic regression
     독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는데 사용되는 통계 기법
classification

Neural networks
    생물학의 신경망(동물의 중추신경계, 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘
Convolutional Neural Network
    feed-forward artificial neural network in which the connectivity pattern between its neurons is inspired by the organization of the animal visual cortex, whose individual neurons are arranged in such a way that they respond to overlapping regions tiling the visual field.
Recurrent Neural Network
    class of artificial neural network where connections between units form a directed cycle.
Tensorflow
    텐서플로우(TensorFlow)는 기계 학습과 딥러닝을 위해 구글에서 만든 오픈소스 라이브러리. 
    데이터 플로우 그래프(Data Flow Graph) 방식을 사용

(K)Machine Learning 01


Machine Learning 이란.
    1. Machine Learning은 Software 이다.
    2. Software는 어떤 특별한 조건인 것을 구별하여 동작을 하거나 판단을 하게 된다.
    3. 하지만 조건을 명시해 주기가 어려울 경우가 있다.
    4. 그런 경우 어떤 현상에서 자동으로 배우도록 했으면 좋겠다.
    5. 학습을 하기 위해서 데이터를 제공해 주어야 한다.
    관련동영상 1

크게 두 가지로 분류 되는데
    1. Supervised
        - 데이터들의 성격을 확실히 구별해 주는 것
        대표적인 예로
            a. Regression: 경향성을 제공
            b. Binary: 두 가지로 구분
            c. Multi: 여러 가지로 구분
    2. UnSupervised Learning
        - 데이터들의 성격을 구별해 주지 않은 것, 알아서 모아 준다.