목록AI/Deep learning 을 위한 지식 (10)
Deep Learning study
1. supervised learning 지도 학습 (Supervised Learning)은 훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습(Machine Learning)의 한 방법이다.( https://ko.wikipedia.org/wiki/지도_학습) 지도학습이라는 말과 같이, 데이터에대한 레이블(Label)을 달아주어 함께 학습시키는 것이다. 즉 각 값에대한 원하는 목표치를 표시해 학습시키는 것이다. 회귀(regression)와 분류(classification)에 대해 알아보자 Andrew Ag 교수님의 강의 ppt를 가져왔다. 이 예시는 집의 평수에 따른 가격을 나타낸 것이다. 데이터를 보면 집평수에대한 그집의 가격(Label)이 나타나 있으므로 지도학습에 ..
아직은 강의를 보고 따라서 해보고 내용을이해하는 정도이므로 이론에 관한 내용들은 좀 더 익숙해지고 잘해진다면 머신러닝의 처음내용부터 차근차근 써 보아야겠다. 어쨌든 오늘 해볼것은 CNN의 부분적인 내용들(?) 이다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import matplotlib.pyplot as plt sess = tf.InteractiveSession() image = np.array([[[[1],[2],[3]], [[4],[5],[6]..