딥러닝을 유튜브 강의 영상과, 책을통해 공부하고 있는데, 아무래도 텐서플로 2.0 버전이 나온지 얼마 되지 않았기 때문에, 강의와 책에 나오는 코드가 많이 바뀌어 있음을 알 수 있다 ㅜㅜ 아직 강의라던지 책의 개정판을 많이 찾기가 어려운 상황이기 때문에 우선 1을 먼저 공부 한 후 2.x를 공부해야 겠다. 그런데, 정말정말 다행이도 텐서플로 2.x 버전에서 1.x 버전의 코드를 실행할 수 있게 해놓았다. 그 방법은 정말 간단하다! 단 두 줄! import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() tensorflow 1.x 를 실행하기 위해서는 import tensorflow as tf 로 임포트 해주는게 아니라, 위에 코드 처럼 선언해줘야 한다. 더 자..
머신러닝에 나오는 간단한 용어와 개념을 정리해 보았습니다. 데이터 마이닝 - 대용량의 데이터를 분석하면 겉으로는 보이지 않던 패턴을 발견 할 수 있다. 학습 종류 : 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습, 온라인 학습, 배치 학습, 사례기반 학습, 모델 기반 학습... 지도 학습 - 알고리즘에 주입하는 훈련데이터에 레이블이라는 답 포함 ex) 분류 비지도 학습 - 훈련 데이터에 레이블 포함 X ex) 군집, 시각화, 차원축소 준지도 학습 - 레이블 유무 데이터 혼합 강화 학습 - 보상(reward) & 벌점(penalty)이 있으며, 정책(policy)이라 부르는 최상의 전략을 스스로 학습 사례기반 학습 - 사례를 기억하고, 유사도를 추정 (유사도 측정을 사용해 새로운 데이터 일반화) 효용함수 - 모델..
신경과학에 대한 간단한 설명(시스템 레벨의 뇌 연구) 시냅스나 피질자체의 구체적인 작동원리 보다는 뇌가 사용하는 알고리즘, 개념의 묘사, 종합적 구성의 계층적 시스템보다 상위 수준에서 일어나는 뇌의 계산 원리에 더 관심이 많다 이유: 뇌를 새로운 알고리즘을 디자인 할 수 있는 씨앗으로 보는 것이 중요하다고 생각하기 때문. 그 알고리즘이 실리콘 재질인 컴퓨터에서 구현되는 방법이 두뇌에서 응용되는 방법과는 다를것이다. 그렇기에, 뇌의 세부적인 동작 하나하나를 그대로 모방하는 접근 방법은 좋지 않다고 생각 한다. 딥마인드 팀이 신경과학에서 연구하는 분야는 기억,주의,추상적 지식과 같은 개념, 계획, 네비게이션 그리고 상상력에 관한 것들.. 뇌에서 해마(Hippocampus)는 여기에 언급한 많은 기능들과 매우..