머신러닝 & 텐서플로 & 파이썬 (22) 썸네일형 리스트형 데이타 프로세싱(data processing) 머신러닝에서 경사하강법(gradient decent )이라는 변화량이 최소인 곳으로 이동하면서 트레이팅을 하는 기법이 있는데,이때 하강 거리? 속도를 조절하기 위해서 learning rate 이라는 것을 사용하게 됩니다.그런데 이 learning rate이 너무 크게 잡히게 되면, 변화량을 측정할 수 있는 값보다 커지게 되어 원하지 않는 방향으로 벗어나게 됩니다. 그래서 learning rate은 작은 값(적당히 .. 작은... 얼마로 잡아야 하는지는 데이타에 따라 다름)으로 하여야 합니다. 그런데 learning rate과 관련해서 또다른 주의 사항이 있는데,입력된 데이타가 한 방향으로 치우친 경우입니다.치우쳤다는 표현은, 예를 들면 2차원 data가 있는 경우에, 이 데이타들이 x축이나 y축 또는 어.. 머신러닝 : Overfitting (오버피팅) 오버피팅이란 것은 무엇인가? 머신러닝은 학습에 의핸 판단을 하는것입니다. 그래서 학습을 위한 데이타들이 필요하고 이 데이타를 기반으로 판단하게 되는데,이 학습데이타에 너무 딱 맞게 모델을 설계하게 되면, 학습 데이타 이외의 실제 데이타에서 나쁜 결과가 나오게 됩니다. 오버피팅을 줄이는 방법~ 1. 트레이닝 데이타를 많이 가지는것.2. feature의 개수를 줄이는 방법3. Regularization Regularization 은 일반화 시키자는 것. 데이타들을 트레이닝 할때 모델을 결정하는 선들이 구불어지게 되는데,이 구부러지는 것들을 좀 펼쳐서 처리하는 방법입니다. L = lossi = training set\lambda = regularization strength 0 이면 일반화 하지 않겠다. 1 .. 머신러닝 스터디를 위한 youtube 강의 Udacity machine learning https://www.youtube.com/watch?v=ICKBWIkfeJ8&list=PLAwxTw4SYaPkQXg8TkVdIvYv4HfLG7SiH [sklearn naive bayes] -- googl search gaussianNBhttp://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.naive_bayes.GaussianNB.html multinomialNBhttp://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.naive_bayes.MultinomialNB.html 텐서플로우 동작 확인 우선 tensorflow 를 activate 시킵니다. ~$source ~/tensorflow/bin/activate (tensorflow)~$ 아 첫 실행이네요. !! 두근두근!! 일단 예제 file을 하나 만들죠!! python 으로 테스트용 소스코드를 작성 했습니다. hello.pyimport tensorflow as tf hello = tf.constant ("hello, tensorflow!!!")sess = tf.Session()print(sess.run(hello)) 그리고 나서 실행 (tensorflow)~$ python3 hello.py 2017-11-23 16:13:38.323733: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137] Your.. 텐서 플로우 설치 요즘 인공지능이란 단어를 주변에서 많이들 하더군요. 내가 그동안 해오던 일과는 거리가 상당히 먼 그런 분야이고 진입장벽(?)이 상당히 높다라고 생각해서 관심을 안 갖고 있었는데, 주말에 서점에 가서약간 충격을 먹었습니다. 인공지능 입문과 관련된 서적들과 너무나도 많이 나와있더군요. 더욱 충격은 중고등학생들을 타겟으로 하는 책들도 있었다는 것입니다. "아.. 인공지능이라는 것이 바로 옆에 와있었구나, 난 벌써 개발자로서는 뒤쳐진 단계가 되었구나." 하는 생각이었죠. 몇년 지나고 나면, 전파사에서 오래된 라디오를 수리해주시는 할아버지처럼 옛날 기술을 가진 기술자, 즉, 구멍가게에서 어린애들에게 위해서 C 나 C++ , Java로 코딩 컴파일 해주는 구멍가게 아저씨가 되어있을 것 같다는 그림이 머리속에 그려졌.. 머신러닝을 스터디하기 위한 길잡이 생각보다 방대한 양과 도대체 무엇부터 봐야 하는지를 몰라서 여기저기 정보들을 찾아 해매다가 정작 Deeplearning을 이해 하는 것보다 링크들 찾아다니면서 용어들을 찾아보는데 시간을 많이 보내게 되는 분들을 위해서.!!! 혹시 저와 같이 AI를 공부해보고 싶다고 생각하지만 무엇부터 해야 할지 모르는 막막한 분들이 검색을 하다가, 아주 우연히~~~ 이 링크를 발견하셨다면, 운이 아주 좋은 것 일겁니다. 깊은 내용은 없지만 AI/ Deeplearning 을 이해하기 위해서는 무엇부터 해야 하는지를 아주 간단하게 작성해놓은 스터디 길잡이 . 머신러닝을 스터디하기 위한 길잡이 머신러닝이라는 단어, AI 라는 단어는 개발자에게 하나의 장벽처럼 느껴집니다. 이유는 C/C++/ JAVA 와 같은 프로그래밍 언어를.. 이전 1 2 3 다음