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 이때까지의 텐서플로우 코드의 출력을 텍스트로 보았다면, Tensorboard를 활용하여 그래프로 나타내고 데이터들을 그림으로 보는 방법에 대해 알아보겠습니다. TF2.0에서는 TF 1.X 버전의 코드를 지원하지 않는 것으로 보이므로 Tensorboard에 대한 설명은 모두를 위한 딥러닝 시즌1에서 확인해주시고 keras를 이용한 코드는 모두를 위한 딥러닝 시즌2의 5:30부터 확인해주시길 바랍니다. 아래의 코드는 모두를 위한 딥러닝 Github를 토대로 작성하였습니다. 그렇다면 먼저 Tensorbo..

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 실제 텐서플로우 코드로 XOR문제를 딥러닝으로 구현해보겠습니다. 09. XOR문제 딥러닝으로 풀기에서 살펴보았듯이 XOR(배타적 논리합) 문제는 뉴럴 네트워크에서 하나의 perceptron으로 학습하여 해결하는 것은 어렵다는 것을 알고 있습니다. 또한 논리 연산의 결과가 1, 0 두 분류로 나뉘기 때문에 Logistic regression의 sigmoid function을 적용하여 해결하는 것이 좋아 보입니다. 따라서 이번 코드는 기본적으로 05-2. Logistic Regression LAB의 코..

이 포스트는 모두를 위한 딥러닝 - Tensor Flow를 정리한 내용을 담았습니다. 누구나 이해할 수 있는 수준으로 설명하고자 하였으며 LAB의 코드는 TF2.0에 맞추어 재작성되었습니다. 이번 포스트는 저번 포스트에 이어 딥네트워크를 학습하는 방법인 Backpropagation(역전파)에 대해 알아보겠습니다. 먼저 저번 포스트에서 XOR 문제를 딥러닝으로 풀 때 아래와 같이 W와 b가 미리 적절한 값으로 정해져 있었습니다. 그렇다면 이 W와 b는 어떤 알고리즘을 통해 정해졌을까요? 정답은 Backpropagation, 역전파 알고리즘입니다. Backpropagation 알고리즘을 살펴보기 전에, 편미분과 합성함수의 미분법인 chain rule(연쇄 법칙)에 대해 짚고 넘어가겠습니다. 왜 미분일까요? ..

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..

본 business model canvas의 내용은 일체의 참고 없이 작성자 본인이 직접 작성하였습니다. 저번의 포스트들에서 Business model의 요소들(Customer segments - Cost structure)에 대해 간단히 알아보았습니다. 포스트들은 약 2년 전에 make U up이라는 아이디어를 구상하고 이를 구체화하기 위해 공부한 내용들을 작성해 구글 드라이브에 저장해놓았던 글으로, 포스팅 시에는 다시 한번 읽어보고 현재에 맞춰 수정하였습니다. 하지만 영어로 작성되어있고 자세한 내용 없이 추려 정리해있어 이해에 어려움이 있었을 것이라 생각합니다. 앞서 말했듯이 make U up(가제)은 약 2년 전 군 복무 당시 선임과 함께 구상한 아이디어로 당시 하이미러의 피부 상태 분석, 아마존의..