끄적끄적 끄적끄적

Tensorflow끄적끄적

• lec2_linearRegression

  Tensorflow끄적끄적/기초배우기(sung kim) 2020. 4. 26. 14:48

  ''' Regression(data) X(feature data) | Y 1 |1 2 |2 3 |3 (Linear)Hypothesis(선형가설) 1. H(x) = Wx + b 2. which hypothesis is better? Cost(loss) function : How fit the line to our (training)data (H(x)-y)^2 --> give more panalty when it get more gap! you don t need to consider about sign(minus/plus) for i in len(data): cost = ((H(x(i))-y(i))**2)/len(data) Goal : Minimize cost cost

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• lec1_basic

  Tensorflow끄적끄적/기초배우기(sung kim) 2020. 4. 26. 14:41

  ''' What is ML : Automatic driving을 구현하기 위해서는 조건들이 너무 많이 필요하다. => 개발자가 정하지 않고 기계가 스스로 조건들을 학습하는 방법을 생각함 Supervised learning : learning with labeled examples - training set Most common problem type in ML ex)distinguish cat and dog Predicting final exam score Email filter Training data set Unsupervised learning:un-labeled data - Google news grouping - Word clustering Types of supervised learning 1..

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• 소개

  Tensorflow끄적끄적/기초배우기(sung kim) 2020. 4. 26. 14:38

  https://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 이 카테고리의 모든 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 수업을 듣은 수업을 바탕으로 만들었습니다. tensorflow==1.8.0 keras==2.3.0 python==3.6.10 jupyter TensorFlow는 모든 연산을 CPU에서 하는 것이 아닌 외부GPU에서 처리한다고 가정한다. 이 GPU안에는 Graph라는 객체가 있고 이 안에서 Tensor의 기본 계산이 이루어진다. 때문에 이 Graph에 값을 전달하고 결과를 받아오는 수단이 필요한데 이 통신을 담당하는 것이 Session이다. 그래프(Graph), 세션(Session), 텐서(Tensor) 1. 그래프 : 그래프는 node와 ..

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