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 텐서플로우에서 Simple Linear Regression(단순 선형 회귀)과 Cost Function (비용 함수)을 최소화하는 알고리즘인 Gradient descent(경사 하강법)을 어떻게 구현하는지를 간단한 예시를 통해 알아보겠습니다. (들어가기에 앞서 Linear Regression과 Cost Function에 대해 궁금하시다면, 이전 포스트를 참고해주시기 바랍니다.) · 다음의 Training Data Set을 보겠습니다. x_data = [1, 2, 3, 4, 5] # Input val..

이 포스트는 모두를 위한 딥러닝 - Tensor Flow를 정리한 내용을 담았습니다. 누구나 이해할 수 있는 수준으로 설명하고자 하였으며 LAB의 코드는 TF2.0에 맞추어 재작성되었습니다. ·Linear Regression (선형 회귀) - Regression 이란? 우리는 이전 포스트 01. 기본적인 Machine Learning의 용어와 개념 설명의 지도 학습 예시인 부동산 가격 예측을 통해 Regression에 친숙해져 있을 수 있습니다. 실제로 Regression은 통계학자이자 인류학자였던 Sir Francis Galton이 말한 "Regression toward the mean", 즉 "전체의 평균으로 되돌아간다"는 것을 의미합니다. 자세히 말하자면, 어떤 데이터들이 굉장히 크거나 작을지라도 ..

이 포스트는 모두를 위한 딥러닝 - Tensor Flow를 정리한 내용을 담았습니다. 누구나 이해할 수 있는 수준으로 설명하고자 하였으며 LAB의 코드는 TF2.0에 맞추어 재작성되었습니다. · What is Machine Learning? 대부분의 소프트웨어는 사용자의 입력에 따라 데이터를 읽고 보여주는 등의 방식으로 동작합니다. 이는 프로그래머가 사용자의 입력(input)에 따라 반응이나 동작(output)을 하도록 일일이 프로그래밍했기 때문이며, 이를 Explicit Programming (개발자가 입력 조건과 프로그램 상태 조건에 따라 프로그램이 동작하는 방식을 모두 구현하는 프로그래밍 방식)이라고 합니다. 하지만 스팸메일을 분류하거나 자동차 자율주행 등의, 많은 양의 규칙성이 없는 입력에 대해 ..