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리눅스 3장 - CLI & I/O Redirection - 리눅스 3장- CLI & I/O Redirection - 보통의 PC는 Window의 운영체제를 사용하여 GUI 방식의 명령을 수행한다. GUI는 아이콘을 사용하여 명령을 내리게 되는데 이는 컴퓨터가 많은 에너지를 사용하게 한다. 단순히 생각해도 이미지를 매번 나타내기 때문에 그렇다는 것을 알 수 있다. 이에 비해 CLI는 더 적은 메모리와 CPU를 사용하게 된다. CLI는 명령어를 통해 명령을 수행하는데 명령어를 통해 제어를 하면 순서대로 처리하는 방식에서 큰 장점을 가진다. 이는 속도의 측면에서도 빠르게 작용한다. CLI 방식은 하나의 명령의 실행 결과를 다른 명령의 입력으로 사용할 수 있다. 명령은 프로그램을 가리키게 되고 프로그램은 이에 맞게 프로세스로 바뀌어 수행되게 된다. 명령어를 동시에 수행.. 2017. 6. 8.
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) 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.
파이썬(python) 강의 5장 - 입력과 출력 & 논리 연산자 - 파이썬(python) 강의 5장- 입력과 출력 & 논리 연산자 - 4장에서 조건문을 사용할 때 임의의 주어진 answer라는 값을 사용해서 구문을 완성시켰다. 따라서 answer라는 값은 코드를 통해서 계속 바꾸어줘야 하는 값인 것이다. 하지만 우리가 보편적으로 아이디나 비밀번호를 입력할 때 코드를 작성하는 것처럼 항상 정해져 있는 것이 아니다. 수많은 사람들이 조건문을 통해 증명을 받을 때 자신이 내놓은 답은 다를 것이다. 따라서 컴퓨터는 사람들이 원할 때 마다 값을 바꾸어 받아줄 필요가 있다. 따라서 이런 기능을 위해 입력이 존재한다. 출력은 print를 통해 하는 방법을 많이 보았으니 입력에 대해 자세히 보도록 하자. 출력하기를 위해서는 print라는 함수를 사용하였다. 입력하기를 위해서도 이와 같.. 2017. 5. 16.