이 포스트는 모두를 위한 딥러닝 - Tensor Flow를 정리한 내용을 담았습니다. 누구나 이해할 수 있는 수준으로 설명하고자 하였으며 LAB의 코드는 TF2.0에 맞추어 재작성되었습니다. 우리는 저번 포스트에서 딥러닝 역사에 대해 알아보며, 1950년 후반대 인공지능에 대한 높은 기대감에 찬물을 끼얹은 첫 번째 문제인 XOR모델 분류 문제에 대해 알아보았습니다. 먼저 XOR모델은 AND, OR모델과는 다르게 linear 한 방법으로는 결과를 예측할 수 없습니다. 하지만 이후 Marvin Minsky 교수님이 MLP(다층 퍼셉트론)를 이용하여 문제를 해결할 수 있다고 발표하였으며 시간이 지나 1986년 Hinton 교수님의 Backpropagation 알고리즘이 발표되며 문제가 완벽히 해결되었습니다. ..

이 포스트는 모두를 위한 딥러닝 - Tensor Flow를 정리한 내용을 담았습니다. 누구나 이해할 수 있는 수준으로 설명하고자 하였으며 LAB의 코드는 TF2.0에 맞추어 재작성되었습니다. 우리는 지난번 포스트들에서 ML의 기본적인 용어와 개념 설명을 시작으로 linear regression, multi-variable linear regression, logistic regression, logistic classification, softmax classification, softmax regression 등 다양한 M/DL의 기본 개념에 대해 알아보았습니다. 이제 모두를 위한 딥러닝 강좌의 중간까지 오셨습니다. 앞으로 절반 정도 남은 딥러닝의 자세한 내용을 배우기 전에, 딥러닝의 역사를 통해 딥러..

이 포스트는 모두를 위한 딥러닝 - Tensor Flow를 정리한 내용을 담았습니다. 누구나 이해할 수 있는 수준으로 설명하고자 하였으며 LAB의 코드는 TF2.0에 맞추어 재작성되었습니다. 이번 포스트에서는 Data set을 활용하여 학습 모델이 얼마나 잘 동작하는지를 확인하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 먼저 size(x)와 price(Y)를 feature, label로 하는 하나의 data set을 보겠습니다. ·Data set -> Training / test set size price 2104 400 1600 300 2400 369 3000 540 1985 300 1534 315 1380 212 1494 243 이후 우리는 모델에 Data set을 학습시켜 "학습 완료된 모델"을 얻을 수 있습니..

이 포스트는 모두를 위한 딥러닝 - Tensor Flow를 정리한 내용을 담았습니다. 누구나 이해할 수 있는 수준으로 설명하고자 하였으며 LAB의 코드는 TF2.0에 맞추어 재작성되었습니다. · learning rate (학습 속도) 이전의 포스트들에서 우리는 다양한 모델에서 Gradient descent를 적용할 때 learning rate(학습 속도)를 설정하였고 이 과정을 텐서플로우에서 직접 구현도 해보았습니다. 이번 포스트에서는 먼저 learning rate가 너무 작거나 클 때의 문제를 다뤄보고, 적절한 learning rate를 설정하는 방법을 알아보겠습니다. 아래 그래프 1.1은 일반적인 비용 함수(cost function)의 한 예시입니다. 먼저 learning rate가 너무 작은 경우입..

이 포스트는 모두를 위한 딥러닝 - Tensor Flow를 정리한 내용을 담았습니다. 누구나 이해할 수 있는 수준으로 설명하고자 하였으며 LAB의 코드는 TF2.0에 맞추어 재작성되었습니다. 우리는 저번 포스트에서 텐서플로우에서 Softmax classification 함수들을 구현해보았습니다. 이번 포스트에서는 동물의 특징들로 구성된 파일에서 데이터를 추출하여 이전 포스트와는 조금 다른 방법으로 softmax classification을 구현하는 방법을 알아보겠습니다. 따라서 이번 포스트에서 코드를 설명할 때는 저번 포스트와 비교하여 설명하고 같은 코드는 생략하겠습니다. 궁금하다면 06-2. Softmax classification LAB(1)을 참고해주시길 바랍니다. 아래는 코드 전문이며, 데이터 파..

이 포스트는 모두를 위한 딥러닝 - Tensor Flow를 정리한 내용을 담았습니다. 누구나 이해할 수 있는 수준으로 설명하고자 하였으며 LAB의 코드는 TF2.0에 맞추어 재작성되었습니다. 어른이 프로그래머입니다. 저번 포스트에서 배운 Softmax classification을 텐서플로우에서 구현해보기에 앞서 이전까지의, 그리고 앞으로의 LAB 포스트에 관한 공지를 먼저 말씀드리고자 글을 작성하게 되었습니다. "모두를 위한 딥러닝" 카테고리의 포스트는 모두 김성훈 교수님의 "모두를 위한 딥러닝" 강의를 정리한 내용을 담고 있습니다. 딥러닝을 처음 입문하는 제가 이해할 수 있는 수준으로 설명하기 위해 모두를 위한 딥러닝 시즌1, 모두를 위한 딥러닝 시즌2를 돌려보고, 모르는 내용들은 구글링이나 stack..