Simplified hypothesis 여기서는 간략한 hypothesis를 사용하겠습니다.(b생략) cost 최소화의 tensorflow 구현x축은 w가 되고 y축은 cost가 된다. 1234567891011121314151617181920212223import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as plt X=[1,2,3] Y=[1,2,3] W=tf.placeholder(tf.float32)hypothesis=X*W cost=tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis-y)) sess=tf.Session()sess.run(tf.global_variables_initializer()) W_val=[] cost_val=[]for i in rang..
Hypothesis and cost function 위의 것을 텐서플로우를 구현할 것이다. 자세한 내용은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다. http://jwlee010523.tistory.com/8?category=81 Linear Regression 구현하기 cost는 W,b의 함수이다. 학습을 한다는 것은, W와 b를 조절해서 cost를 minimize하는 것을 말한다. 이를 파이썬을 이용해 구현해 보자 123456789101112131415161718192021222324252627282930import tensorflow as tf x_train=[1,2,3]y_train=[1,2,3] #실제 x,y 데이터들 W=tf.Variable(tf.random_normal([1]),name="weight..
Tensorflow의 기본적인 OperationsTensorflow란?텐서플로우는 Machine Intelligence을 위해 구글에서 만든 오픈소스 라이브러리이다.Data flow Graph를 이용해 수치 계산(numerical computaion)을 할 수 있다.Data Flow GraphData Flow Graph는 수학 계산과 데이터의 흐름을 노드(Node)와 엣지(Edge)를 사용한 방향 그래프(Directed Graph)로 표현한다. 위 그림은 텐서플로우가 그래프라고 하는 자료구조(Data Structure)처럼 동작한다는 것을 알려주는 그림이다. 그래프는 정거장처럼 보이는 노드가 간선(edge)으로 연결된 다른 노드로 이동할 수 있다는 것을 전제로 한다. 연결되어 있기만 하면 어디든 가기 때..
cost function의 최소화 Hypothesis와 그것의 cost를 구하는 함수는 아래와 같습니다.우리느 여기서의 cost function을 가장 작게 하고 싶은 것입니다. 최소의 cost를 가지는 것을 어떻게 찾는가?위 표의 데이터를 이용하여 각 W를 가정하고 cost를 구해 봅시다. W=1, cost(W) = 0w=0, cost(W) = 4.67W=1, cost(W) = 4.67 W가 1일 때 값이 0, W가 0일 때 값이 4.67, W가 2일 때 값이 4.67가 나옵니다. 이러한 것들을 컴퓨터를 이용해 그려보면이러한 형태의 2차 방정식이 나오게 됩니다. 여기서 우리의 목적은 cost 함수의 최소화의 지점을 찾는 것이 목적이 됩니다. cost 최소화 알고리즘(Gradient descent alg..
Linear Regression이란?Linear : 직선Regression : 회귀이 두단어를 합쳐보면 Linear Regression(직선 회귀)가 됩니다. 말 그대로 입니다 기계가 학습을 할려면 학습을 하기 위해 많은 데이터가 필요합니다. x데이터는 공부한 시간, y데이터는 점수를 나태나는 데이터입니다.이러한 데이터를 training data라고 합니다.위 데이터를 regression 모델에 학습을 시키고 나서, x로 6를 regression 모델에 입력하면 출력으로 65정도 되는 점수가 출력 될 것입니다. 위 과정들이 Linear Regression을 모두 표현한 것입니다. Hypothesis(가설)세상에는 정말 많은 Linear Regression이 있습니다.예를 들면, 공부하는 시간이 많으면 성..
머신러닝이란?Machine Learning은 "기계가 일일이 코드로 명시되어 있지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 '알고리즘'을 개발하는 연구 분야이다."(1959년 아서 사무엘) 머신러닝을 간단히 말하면 "데이터를 이용한 모델링 기법" 이라 할 수 있습니다.부연 설명을 해보면 머신러닝은 데이터에서 모델을 찾아내는 기법입니다.데이터는 문서, 음성, 이미지 등의 자료를 뜻하고, 모델은 머신러닝으로 얻어낸 최종 결과물을 뜻합니다. 그리고 모델링에 사용하는 데이터를 학습 데이터라고 합니다. 예를 들면 우리가 스팸메일을 걸러내는 프로그램을 만든다고 생각해 보자. 가장 간단하게 생각 할 수 있는 것은 블랙리스트를 만들어 블랙리스트에 있는 사람은 걸러내는 방법이다. 하지만 이것은 이름을 바..