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텐서플로우

[Framework] TensorFlow의 설치 및 작동법 (출처) inflearn 모두를 위한 딥러닝 - 기본적인 머신러닝과 딥러닝 강좌, Sung Kim Conda에 TensorFlow 설치하는 방법 https://tensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io/en/latest/install.html#tensorflow-cpu Installation — TensorFlow Object Detection API tutorial documentation Install Anaconda Python 3.7 (Optional) Although having Anaconda is not a requirement in order to install and use TensorFlow, I suggest doing so, .. 더보기
[Framework] Tensorflow로 선형회귀 구현하기 (출처) inflearn 모두를 위한 딥러닝, Sung kim 이론 (이전 포스팅 참고) 2019/10/03 - [bigdata/#Machine Learning] - Linear Regression의 Hypothesis와 cost 설명 Lab 2 ▤ 텐서플로우 구동 매커니즘 그래프 Build하기 Session 생성 후 Run Return/ Update의 실행 결과 출력 1. Bulid graph using TF operations #X and Y data x_train = [1, 2, 3] #전 포스트에서 다룬 간단한 그래프 y_train = [1, 2, 3] W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name = 'weight') #W와 b의 값을 정의 b = tf.Varia.. 더보기
[ML] 머신러닝/딥러닝 - 모두를 위한 딥러닝 (1) (출처) inflearn 모두를 위한 딥러닝 - 기본적인 머신러닝과 딥러닝 강좌, Sung Kim OT. 수업 소개와 개요 수강 대상 머신러닝이 궁금한 사람 수학, 컴퓨터에 대한 백그라운드가 약한 사람들도 가능 (y = ax + b 정도의 이해도) 머신러닝은 알고리즘이 잘 구현되어있는 툴을 사용하기 때문에 쉽게 활용 가능 텐서플로우, 파이썬을 활용하고 싶은 사람 수업으로 얻을 수 있는 것 머신러닝에 대한 기본적인 이해 딥러닝을 이해하기 위한 기본적인 알고리즘 (회기분석, 로지스틱 회귀분석) 텐서플로우, 파이썬을 활용하여 문제해결 수업 형식 10분 가량의 렉처 텐서플로우를 활용해 프로그래밍하는 법을 익히는 랩 참고사이트 (앤드류 응 교수의 머신러닝 수업) http://class.coursera.org/ml.. 더보기
[ML] 머신러닝/딥러닝 - 모두를 위한 딥러닝 (2) (출처) inflearn 모두를 위한 딥러닝 - 기본적인 머신러닝과 딥러닝 강좌, Sung Kim 섹션 1. 기본적인 Machine Learning 의 용어와 개념 설명 ML : 일종의 프로그램 스팸 필터 개발자들이 일일이 스팸메일을 가려내기 힘듦 Automatic driving 마찬가지로 적용해야 하는 룰이 너무 많음 ▶ Arthur Samuel 프로그램이 자동적으로 배우도록 하는 아이디어를 냄 Learning : Supervised learning 레이블이 정해져있는 데이터(training set)으로 학습하는 방법 ▶ 일반적인 머신러닝의 형태 ▶ 이미지 레이블링, 이메일 스팸 필터, 시험 성적 예측 등에 사용할 수 있음 Training data Set : 결과값이 이미 정해져있는 Y값을 예측할 수 .. 더보기