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TensorFlow은 무엇?
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:머신 러닝과 텐서플로가 무엇이고, 사용된 용어들 정리
Machine Learning(머신 러닝)이란? (위키
)
)- 보통 프로그램은 입력을 기반으로 데이터를 보여 주는 소프트웨어이다. (Explicit Programming)
- 예) 앱, 스팸 필터, 무인 자동차 등
- 머신러닝은 컴퓨터가 학습할 수 있는 알고리즘이다.
- 미국의 컴퓨터 과학자인 Arthur Samuel(아서 사무엘, 1959)가 머신러닝에 대해 정의한다.
"The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed."라고 컴퓨터에게 명시적으로 프로그램을 하지 않고도 컴퓨터가 학습을 알 수 있는 능력을 갖는 것이라 했다.(또는 컴퓨터에게 배울 수 있는 능력, 즉 코드로 정의하지 않은 동작을 실행하는 능력에 대한 연구 분야) - Learning 종류
- Supervised Learning : 정해저 있는 데이터(Labeled examples, Training data set)
- 개와 고양이와 같이 이미 답이 정해진 레이블명(Image labeling)이 있는 사진들을 통해 학습
- Email spam filter, Predicting exam score(시험 점수 학습) 주로 사용(Image labeling 포함)
- Training data set : 학습이 필요한 데이터가 있어야 한다. 이것을 학습 데이터(Training Data)라 한다
- 레이블과 데이터가 있는 것을 말한다.(AlphaGo)
- Supervised Learning 타입
- 시험의 성적을 예측하는 시스템을 만들 때 Training Data를 주로 3가지 형태로 만든다.
- 점수의 범위(0~100점) 예측을 Regression라 한다.
- Pass/Non-Pass로 통과했나, 통과하지 못했나로 예측 분류하는 것을 Binary Classification
- A, B, C, D, F 등 등급을 예측하는 것은 Multi-label Classification
- Unsupervised Learning : 정해저 있지 않은 데이터(Un-Labeled Data)
- 불특정 단어들이 조합되어 있는 뉴스, 단어 등에서 특정 비슷한 단어를 찾기 위해 데이터를 찾고 스스로 학습
TensorFlow란?
- Data flow graphs를 이용한 수치 계산(Numerical computation)을 하는 Google에서 만든 오픈 소스 라이브러리이다.
- 노드(오퍼레이션 노드)와 데이터를 넣어주는 엣지(텐서)의 전체적은 흐름도를 Data Flow Graph(또는 그래프)라 한다. (그래서 이름을 텐서플로라고 이름을 지은 것 같단다.)
- 노드와, 노드와 연결되는 엣지를 그래프라 한다.
텐서플로 구조
- 데이터 값을 미리 넣어준 상수 사용
- 데이터 값을 나중에 넣을 placeholder, feed_dict 사용
- 랭크, 쉐입, 데이터 타입
알고리즘
| Supervised Learning - 위키 Bazel - 빌드 프로그램 |
참고
- 유튜브 모두를 위한 딥러닝 강좌
- Andrew Ng 박사의 ML class
- Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
- https://tensorflow.org - 한글 문서 첨부파일(tensorflow-kr.pdf)
- tensorflow-kr.pdf (8.1MB) (1)
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