머신러닝26 머신러닝 실습 with Tensorflow 1장 - linear regression - 머신러닝 실습 with Tensorflow 1장- linear regression - 머신러닝에 대한 이론적인 부분은 이미 공부한 후 이에 대한 부분을 실습하여 실제로 실행시켜보는 것에 중점으로 학습할 것이다. 이에 대한 도구로 tensorflow라는 tool을 사용할 것이다. 또한 python의 언어를 바탕으로 제작된다. tensorflow는 머신러닝을 위한 다양한 함수를 내포하고 있어 보다 편하게 머신러닝을 구현할 수 있게 구성되어 있다. tensorflow는 3가지의 과정으로 구성된다. Tensorflow의 도구를 이용해 그래프를 만드는 과정, sees.run 함수를 통해 데이터를 넣어주거나 그래프를 가동시키는 과정, 마지막으로 결과 값을 내보내거나 그래프의 변수를 업데이트 시키는 과정이다. Lin.. 2017. 6. 3. 머신러닝(Machine Learning) 15장 - ConvNet(Convolutional Neural Network) - 머신러닝(Machine Learning) 15장- ConvNet(Convolutional Neural Network) - Neural Network를 구성하는 방식은 여러 가지로 나눌 수 있다. 일렬로 regression을 나열할 수도 있고 입력 값을 여러 개를 받은 후 이를 모아서 다른 결과 값으로 나타나게 하는 방식이 있을 수 있다. 전자의 경우 앞에서 계속 배웠던 모델의 형태이고 후자의 경우는 이번에 학습할 ConvNet이라고 할 수 있다. ConvNet의 경우 처음에 고양이 실험으로부터 고안되었다. 고양이가 모니터 화면에서 움직이는 막대를 보는데 특정 부분에 따라 인식하는 뉴런이 다르다는 결론이 나왔다. 따라서 여러 개의 입력 값을 다르게 받아서 전체의 막대를 인식하는 것이다. 처음 특정 이미지가.. 2017. 6. 2. 머신러닝(Machine Learning) 14장 - 딥러닝 weight 초기화의 중요성 - 머신러닝(Machine Learning) 14장- 딥러닝 weight 초기화의 중요성 - 처음 딥러닝을 학습시킬 때 임의의 Weight 값을 넣게 된다. Weight이라는 값은 학습에 의해 계속 값을 바꾸어 가며 Cost function이 가장 작은 값을 가지게 하는 weight 값을 나타나게 된다. 그런데 같은 구조의 딥러닝을 실행시켜도 weight 값의 초기 값에 따라 cost function의 값을 최소화시키는데 걸리는 시간과 데이터의 수가 다르게 나타날 수 있다. 다음의 모델들은 sigmoid와 ReLU의 함수를 사용한 각각의 데이터 모델을 나타내는데 ReLU의 경우 하나의 모델은 바로 cost function이 최소화 되는 과정을 가는 반면에 다른 모델은 더 많은 데이터가 들어가야만 최소화가 되.. 2017. 6. 1. 머신러닝(Machine Learning) 13장 - ReLU function - 머신러닝(Machine Learning) 13장- ReLU function - XOR 문제를 해결하는 방법으로 Multiple logistic regression이라는 방법을 사용하는 Neural Network를 사용하였다. Neural Network는 logistic regression을 사용하는 만큼 sigmoid function을 이용하여 결과 값을 도출하였다. sigmoid function은 값의 결과를 0과 1로 나타나게 되므로 Activation function이라고 불렸다. 특정 범위가 되면 활성화되고 아니면 비활성화가 되는 것을 나타내기 때문이다. Neural Network는 layer로 regression의 부분을 나누게 된다. 맨 처음 입력 값이 들어오는 부분은 Input layer라고.. 2017. 6. 1. 머신러닝(Machine Learning) 12장 - XOR 문제 딥러닝으로 풀기(Backpropagation) - 머신러닝(Machine Learning) 12장- XOR 문제 딥러닝으로 풀기(Backpropagation) - 앞장에서 딥러닝의 기본 개념에 대해서 살펴보았는데 XOR 문제가 발생하였다. 비교 연산을 하는 경우 AND의 문제나 OR의 문제는 하나의 logistic regression을 사용하게 되면 쉽게 해결 할 수 있었다. 하지만 XOR의 경우에는 하나의 logistic regression을 이용하면 해결하는 방법이 없었다. 이 때 사용한 방법이 logistic regression을 multiple로 사용하는 방법이다. 이는 Neural Network의 형태로 나타나게 된다. 이런 경우 풀 수 있는 가능성은 있지만 학습에 대한 불가능이 나타나게 되었다. 우선 XOR 문제를 Neural network를.. 2017. 5. 30. 머신러닝(Machine Learning) 11장 - 딥러닝(Deep Learning) 기본 개념 - 머신러닝(Machine Learning) 11장- 딥러닝(Deep Learning) 기본 개념 - 머신러닝의 목표는 복잡한 문제에 대해 사람의 힘없이 컴퓨터 스스로 해결을 하는 방법을 만들어내는 것이다. 이러한 목표의 시작은 뇌에 대한 공부에서 시작이 된다. 컴퓨터가 스스로 문제를 해결하기 위해서는 사람과 비슷하게 학습과 계산, 사고를 할 수 있어야 한다. 따라서 이런 부분에서 가장 모방을 할 수 있는 것이 바로 인간의 뇌이다. 사람의 뇌는 매우 복잡한 연결되어 있어 다양한 연산, 사고 처리 등이 가능할 수 있게 되어 있다. 그런데 그에 비해 각각의 신경 세포인 뉴런은 매우 단순하게 작동하고 있었다. 특정 input signals에 대한 값이 거리에 따라 w의 값에 의해 곱해지게 되고 이들의 합과 bia.. 2017. 5. 29. 머신러닝(Machine Learning) 10장 - Training-Testing data set - 머신러닝(Machine Learning) 10장- Training-Testing data set - Machine Learning의 특정 모델을 학습시키기 위해서는 training data set이 필요하다. 하지만 training data set만으로 학습을 한 후 바로 실제 데이터를 사용에 투입되는 것은 아니다. 다른 데이터를 활용해서 이 학습 모델이 제대로 동작하는지에 대한 test 과정이 필요하다. 이 때 필요한 데이터 값이 testing data set이다. 만약 다음과 같은 데이터가 주어진다고 생각을 해보자. 집의 크기에 따른 가격의 차이를 나타내는 data set이다. 만약 다음의 data set을 모두 training data set으로 사용해서 특정 머신러닝 모델을 학습시킨다고 생각을 해.. 2017. 5. 29. 머신러닝(Machine Learning) 9장 - Learning rate, data preprocessing, overfitting - 머신러닝(Machine Learning) 9장- Learning rate, data preprocessing, overfitting - Linear regression이나 logistic regression의 방법을 사용할 때 cost function을 최소화시키기 위해서 우리는 Gradient descent algorithm을 사용했다. Gradient descent는 기울기의 크기가 줄어드는 쪽으로 가는 것이 cost function이 최소가 되는 지점을 찾아간다는 생각에서 나온 알고리즘이다. Gradient descent algorithm을 사용할 때 cost 값의 미분한 값 앞에 알파라는 값이 오게 되는데 이 값이 Learning rate이다. Learning rate은 어느 정도의 크기로 기울기.. 2017. 5. 29. 머신러닝(Machine Learning) 8장 - Softmax regression의 cost함수 - 머신러닝(Machine Learning) 8장- Softmax regression의 cost함수 - 우리는 앞장에서 여래 개의 결과 값을 가질 수 있는 형태의 regression에 대해 살펴보았다. 각각의 데이터에 대해서 binary 형태의 선형 구분을 해주어 이에 따라 각각에 대한 알고리즘을 실행시켜 해당하는지 아닌지를 예측하게 되었다. 이를 위해 행렬의 형태를 사용하게 간단하게 표현을 할 수 있었다. 우리는 또한 결과 값이 sigmoid function을 통해 0과 1사이의 값을 가지게 만들고 싶었다. 그래서 각각의 알고리즘을 돌린 결과에 대해 p라는 확률적인 값을 가지게 만들고 싶다. 이런 방법을 해주는 것이 바로 Softmax라는 기법이다. 특정 데이터 결과 값들에 Softmax라는 함수를 넣어주.. 2017. 5. 25. 머신러닝(Machine Learning) 7장 - Multinomial classification - 머신러닝(Machine Learning) 7장- Multinomial classification - 앞장에서 Logistic regression에 대한 설명을 하였는데 잠깐 요약하게 되면 Logistic regression 중 binary 결과 값에 대한 예측을 진행하였다. 0과 1에 중에 하나의 값을 결과 값으로 가져야하는데 Linear regression을 사용하게 되면 선형적으로 결과 값이 증가하거나 감소하기 때문에 결과 값을 나타내기 힘들었다. 따라서 sigmoid function을 이용하여 결과 값이 0과 1 사이에서만 나타나게 만들고 0.5의 기준을 가지고 0인지 1인지를 구분하게 되었다. 그런데 여기서 결과 값이 0과 1만이 아니라 학점과 같이 A, B, C, D, F 와 같은 형태로 다양하.. 2017. 5. 25. 이전 1 2 3 다음
