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기계를 학습시켜 인간의 판단능력을 기계에 위임하는 것이 Machine Learning이다. TensorFlow는 다양한 직업에 대해 데이터 흐름 프로그래밍을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리이다. Symbolic 수학 라이브러리이자, 인공신경망 같은 기계 학습 응용프로그램에도 사용된다. Python API를 제공하며 문서화가 약간 부족하지만 C/C++ API 도 제공한다. 보통 텐서 플로우를 이용해 해결하려 하는 문제는 Machine Learning 지도 학습(Supervised Learning)의 회귀(Regression, 숫자 예측)와 분류(Classification, 범주 예측)이다. TensorFlow는 수많은 라이브러리 중 하나이다. 딥러닝 이론을 코딩으로 쉽게 이용해 줄 수 있는 여러 라이브..
1. Start TensorFlow기계를 학습시켜 인간의 판단능력을 기계에 위임하는 것이 Machine Learning이다. TensorFlow는 다양한 직업에 대해 데이터 흐름 프로그래밍을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리이다. Symbolic 수학 라이브러리이자, 인공신경망 같은 기계 학습 응용프로그램에도 사용된다. Python API를 제공하며 문서화가 약간 부족하지만 C/C++ API 도 제공한다. 보통 텐서 플로우를 이용해 해결하려 하는 문제는 Machine Learning 지도 학습(Supervised Learning)의 회귀(Regression, 숫자 예측)와 분류(Classification, 범주 예측)이다. TensorFlow는 수많은 라이브러리 중 하나이다. 딥러닝 이론을 코딩으로 쉽게 이용해 줄 수 있는 여러 라이브..
2021.07.21 -
아무런 가능성이 없었다면 처음부터 시작하지도 않았을 거야 시련을 겪어야 한다면 차라리 극한의 시련을 겪자
3. 누군가에게 힘이 되고 싶은 문구아무런 가능성이 없었다면 처음부터 시작하지도 않았을 거야 시련을 겪어야 한다면 차라리 극한의 시련을 겪자
2021.07.20 -
지금까지 Machine Learning이라는 도구를 이루고 있는 여러 기능을 살펴보았습니다. 하지만 응용을 하고, 선택을 해야 할 때 막막한 느낌이 들 수 있어 참고할 수 있는 좋은 표를 가져왔습니다. 위의 지도가 모든것을 해결해주지 않습니다. 현실에 적용되는 것들은 훨씬 어렵고 복잡하기 때문입니다. 그동안 배웠던 것만을 기반으로 만든 것입니다. 지난 6일간 큰 그림을 멀 리버 보듯 가볍게 Machine Learning에 대해 배워보았습니다. 여기서 더 나아가 자신의 필요한 부분이 있다면 알아서 검색하고, 지식을 늘려나가겠지요? 숙련된 Machine Learning Engineer와 현실적으로는 큰 차이가 있겠지만, 철학적으로는 큰 차이가 없다고 말해도 될 것 같아요. 개인의 노력과 발전으로 인해 현실적..
6. Finished Machine Learning지금까지 Machine Learning이라는 도구를 이루고 있는 여러 기능을 살펴보았습니다. 하지만 응용을 하고, 선택을 해야 할 때 막막한 느낌이 들 수 있어 참고할 수 있는 좋은 표를 가져왔습니다. 위의 지도가 모든것을 해결해주지 않습니다. 현실에 적용되는 것들은 훨씬 어렵고 복잡하기 때문입니다. 그동안 배웠던 것만을 기반으로 만든 것입니다. 지난 6일간 큰 그림을 멀 리버 보듯 가볍게 Machine Learning에 대해 배워보았습니다. 여기서 더 나아가 자신의 필요한 부분이 있다면 알아서 검색하고, 지식을 늘려나가겠지요? 숙련된 Machine Learning Engineer와 현실적으로는 큰 차이가 있겠지만, 철학적으로는 큰 차이가 없다고 말해도 될 것 같아요. 개인의 노력과 발전으로 인해 현실적..
2021.07.20 -
이번에는 비지도 학습(Unsupervised learning)에 대해 배워보려 합니다. 비지도 학습 대표적으로 군집화, 연관, 변환으로 크게 나눌 수 있습니다. 1. 군집화(Clustering) 군집화(clustering)는 비슷한 것들을 찾아 그룹을 만드는 것입니다. 분류(classification)와 구분이 안 갈 수 있는데, 예를 들면 물건들을 정리한다 하였을 때 비슷한 것들끼리 모아서 적당한 그룹을 만드는 것이 군집화입니다. 그룹을 만들고 난 후 각각의 물건을 적당한 그룹에 위치시키는 행위를 분류라고 할 수 있습니다. 즉 어떤 대상들을 구분해서 그룹을 만드는 것이 군집화라면 분류는 어떤 대상이 어떤 그룹에 속하는지를 판한다는 것이라고 볼 수 있습니다. 표의 숫자만 보고 군집화를 하는 것은 쉽지 않..
5. Machine Learning Types이번에는 비지도 학습(Unsupervised learning)에 대해 배워보려 합니다. 비지도 학습 대표적으로 군집화, 연관, 변환으로 크게 나눌 수 있습니다. 1. 군집화(Clustering) 군집화(clustering)는 비슷한 것들을 찾아 그룹을 만드는 것입니다. 분류(classification)와 구분이 안 갈 수 있는데, 예를 들면 물건들을 정리한다 하였을 때 비슷한 것들끼리 모아서 적당한 그룹을 만드는 것이 군집화입니다. 그룹을 만들고 난 후 각각의 물건을 적당한 그룹에 위치시키는 행위를 분류라고 할 수 있습니다. 즉 어떤 대상들을 구분해서 그룹을 만드는 것이 군집화라면 분류는 어떤 대상이 어떤 그룹에 속하는지를 판한다는 것이라고 볼 수 있습니다. 표의 숫자만 보고 군집화를 하는 것은 쉽지 않..
2021.07.19 -
Machine Learning Types 중 가장 많이 쓰이는 것들을 그림으로 표현하면 아래와 같습니다. 1. 지도 학습(Supervised Learning)의 ‘지도'는 기계를 가르친다(supervised)는 의미입니다. 문제집으로 학생을 가르치듯이 데이터로 컴퓨터를 학습시켜서 모델을 만드는 방식을 ‘지도 학습’이라고 합니다. 앞서 살펴본 손톱 감시 앱은 지도 학습을 이용한 것입니다. 지도 학습은 과거의 데이터로부터 학습해서 결과를 예측하는 데에 주로 사용됩니다. 지도 학습은 '역사'와 비슷합니다. 역사에는 과거에 있었던 사건이 원인과 결과로 기록되어 있습니다. 역사를 알면 어떤 사건이 일어났을 때, 그것의 결과로 어떤 일이 일어날지를 예측할 수 있게 됩니다. 마찬가지로, 지도 학습은 과거의 데이터로부..
4. Machine Learning TypesMachine Learning Types 중 가장 많이 쓰이는 것들을 그림으로 표현하면 아래와 같습니다. 1. 지도 학습(Supervised Learning)의 ‘지도'는 기계를 가르친다(supervised)는 의미입니다. 문제집으로 학생을 가르치듯이 데이터로 컴퓨터를 학습시켜서 모델을 만드는 방식을 ‘지도 학습’이라고 합니다. 앞서 살펴본 손톱 감시 앱은 지도 학습을 이용한 것입니다. 지도 학습은 과거의 데이터로부터 학습해서 결과를 예측하는 데에 주로 사용됩니다. 지도 학습은 '역사'와 비슷합니다. 역사에는 과거에 있었던 사건이 원인과 결과로 기록되어 있습니다. 역사를 알면 어떤 사건이 일어났을 때, 그것의 결과로 어떤 일이 일어날지를 예측할 수 있게 됩니다. 마찬가지로, 지도 학습은 과거의 데이터로부..
2021.07.18 -
자료구조의 개념은 논리적인 관계로 이루어진 데이터 구성을 말합니다. 즉 데이터 단위와 데이터 자체 사이의 물리적 또는 논리적인 관계를 얘기합니다. 자료구조를 알아야 하는 이유는 컴퓨터에서 처리해야 할 많은 데이터를 모아 효율적으로 관리하고 구조화하는 데 있다. 하나의 값을 저장하는 변수가 아니라 묶음 단위로 값을 저장하는 자료구조 중 배열(array)이 있습니다. 배열에는 객체가 저장되고, 배열에 저장된 객체 하나하나를 원소(element)라고 합니다. 또한 각 원소는 0,1,2,… 순으로 인덱스(index)를 부여받습니다. 배열을 사용하면 좋은 점은 대표적으로 아래와 같이 2가지가 있다. 1. 배열을 생성할 때 원소 개수를 자유롭게 지정할 수 있다. 2. 인덱스를 이용하여 원소에 접근할 수 있어 편하다..
Python 알고리즘 자료구조와 배열(상)자료구조의 개념은 논리적인 관계로 이루어진 데이터 구성을 말합니다. 즉 데이터 단위와 데이터 자체 사이의 물리적 또는 논리적인 관계를 얘기합니다. 자료구조를 알아야 하는 이유는 컴퓨터에서 처리해야 할 많은 데이터를 모아 효율적으로 관리하고 구조화하는 데 있다. 하나의 값을 저장하는 변수가 아니라 묶음 단위로 값을 저장하는 자료구조 중 배열(array)이 있습니다. 배열에는 객체가 저장되고, 배열에 저장된 객체 하나하나를 원소(element)라고 합니다. 또한 각 원소는 0,1,2,… 순으로 인덱스(index)를 부여받습니다. 배열을 사용하면 좋은 점은 대표적으로 아래와 같이 2가지가 있다. 1. 배열을 생성할 때 원소 개수를 자유롭게 지정할 수 있다. 2. 인덱스를 이용하여 원소에 접근할 수 있어 편하다..
2021.07.18