● MNIST 데이터mnist 데이터 갯수 역할 mnist.train 55,000 학습데이터 mnist.test 10,000 테스트데이터 mnist.validation 5,000 검증데이터 mnist는 이미지를 분석을 위한 데이터의 모임이다mnist의 데이터는 총 7만개로 이중 55,000개는 학습에 사용하고 10,000개는 테스트에 5,000개는 검증에 사용하기 위해 나누어 놓은것입니다.mnist는 지도학습 알고리즘의 데이터로서 활용하며 각 데이터들은 image와 label이 세트로 존재합니다.학습에 사용되는 image와 그 결과를 담은것이 label입니다. ● Relu를 이용한 분류모델(전체소스)import tensorflow as tfimport numpy as np from tensorflow.e..
분류모델은 패턴을 파악하여 여러종류로 구분하는 작업입니다.예를 들어 어떤 사진을 보고 고양이인지, 강아지인지, 자동차인지 비행기인지 분류하는 모델입니다 ● 학습데이터 정의1. 우리가 판별하고자 하는 개체의 종류는 기타, 포유류, 조류 세가지이다2. 기타는 털과 날개가 없다 포유류는 털은 있고 날개는 없다 조류는 털과 날개가 모두 있다 라고 특징을 정의한다3. 위의 내용을 디지털로 정의한다 [털, 날개] -> [기타, 포유류, 조류] [0, 0] -> [1, 0, 0] # 기타 [1, 0] -> [0, 1, 0] # 포유류 [1, 1] -> [0, 0, 1] # 조류 ● Relu를 이용한 분류모델import tensorflow as tfimport numpy as np x_data = np.array([[..
선형 회귀 분석(Linear Regression)
선형회귀란 주어진 x와 y값을 가지고 서로간의 관계를 파악하는 것입니다.이 관계를 알고 나면 새로운 x값이 주어졌을때 y값을 쉽게 알 수 있습니다. 예를 들어 보면 쉽게 이해가 될 것입니다.택시요금은 거리대비 요금이 측정이 됩니다.아래와 같이 거리이동시 발생한 택시 요금이 있다고가정하면 13km를 가는데에는 얼마정도의 택시요금이 발생할까요?? 거리(x) 요금(y) 10 10000 10 10500 11 10000 11 11000 12 12000 12 11500 위의 데이터를 가지고 자체적으로 계산해 본다면 12,000 ~ 13,000원 정도가 나오겠구나예측할 수 있습니다.데이터가 많으면 많을수록 오차범위는 줄어 더 정확한 값을 얻을 수 있을것입니다. 이제 머신런닝을 이용하여 값을 예측해 보겠습니다.impo..
● 텐서플로우 구조텐서플로우는 계산식을 정의하고 print를 하면 바로 값이 나오질 않는다 정의된 값은 tensor로만 정의된다아래와 같이 순서대로 실행하여 텐서플로우가 실행이 된다 1. 텐서 : 계산을 정의2. 그래프 : 텐서들의 모음3. 그래프 실행(그래프의 실행은 Session을 통해 이루어 진다.) ● 텐서플로우 자료형1. 상수형(Constant)- 상수를 정의한 값tf.constant( value, // 상수값 dtype=None, // 상수의 데이터 타입 shape=None, // 상수에 저장되는 차원 - 배열일경우(2,3) name='Const', // 상수의 이름 verify_shape=False // 값의 shape을 검증여부) [Example]# Constant 1-D Tensor po..
1. 파이썬 설치$> sudo apt-get update // apt-get 항목 업데이트$> sudo apt-cache search python3 // 패키지 검색$> sudo apt install python3.6 // 파이썬 3.6버전 설치$> python3 -V // 파이썬 버전 $> sudo apt install python3-pip // 파이썬 패키지 관리 2. anaconda 설치$> wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh // anaconda 사이트에서 최신 url 확인$> bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh // 실행파일을 실행한다. - 계속 엔터를 눌러 설치한다(bash..