오늘은! 머신러닝 모델에서 가장 기본적이고 기초적이라 할 수 있는 선형회귀 모델을 공부해보려 합니다 별로 어렵지 않는내용이면서 재밌게 공부할 수 있어요! 먼저 선형회귀에대해 공부하기 전에, 머신러닝 모델 개발은 다음과 같은 프로세스를 거치게 됩니다. 학습하고자 하는 가설(Hypothesis)을 수학적 표현식으로 나타냅니다. 가설의 성능을 측정할 수 있는 손실함수(Cost Function 혹은 Loss Function)을 정의합니다. 손실함수를 최소화 할 수 있는 알고리즘을 설계합니다. 저는 머신러닝을 공부하기 전에, 도대체 어떻게 컴퓨터가 학습을 하는걸까? 라는 의문을 품고 있었습니다. 이에 대한 답은!! 비용함수(손실함수)를 최소화 하도록 만드는 것이였는데요. 말로만 들어서는 이해가 잘 안가실 수 있지..
텐서플로를 사용하려면 당연지사 텐서플로를 공부 해야 겠죠? 저도 공부하는 입장이기 때문에, 많은걸 알지 못하지만, 필수적이고 자주사용되는 API들을 알아보려 합니다. (텐서플로 1.x버전 기준) 1.tf.Session() 그래프를 만들고 실행하기 위해서는 세션을 만들고, 실행시켜 줘야 합니다. #텐서플로에서 그래프의 실행은 세션을 열어서 수행한다. 텐서플로에서 세션을 열면 그래프 상에서 텐서를 주고받게 되고, 이에 대한 정보를 저장하고있다가, 세션을 종료하면 저장하고 있던 정보들을 삭제한다. 2. tf.constant (상수 텐서) 상수값을 표현하는 tf.constant tf.constant(value, dtype = None, shape = None, name = 'Const') 인자 value - 상..
해야지 해야지 미루기만 했던 머신러닝 공부를 얼마전부터 시작해서, 앞으로 공부한 내용을 정리할 겸 블로그에 올리려고 합니다! 책과 유튜브 머신러닝 강의를 공부한 내용을 토대로 올리는 거라 내용상 오류가 적을 것 같지만, 혹시라도 틀린 점, 잘못된 점이 있다면 알려주시면 감사하겠습니다 :) 많은 분들이 그렇겠지만, 저는 머신러닝, 딥러닝에 대해 알게되고 관심을 갖게 된 계기가 알파고와 이세돌9단의 대국이였습니다. 하지만, 이 머신러닝, 딥러닝기술이 최근 몇년사이 반짝 하고 나온게 아니라, 이전부터 많은 연구자들이 연구해오고 좌절도 겪고 하며 지금에서야 빛을 발하게 된 기술이더라구요 ㅎㅎ 연구는 약 1950년대 후반 부터 시작해서 지금까지 중간중간 여러번의 혹독한 좌절을 겪으면서, 발전해온 기술이랍니다. 지..