머신러닝2 인공지능 기초 용어 신경망과 머신러닝의 차이 학습데이터-학습규칙(weight변경규칙)-신경망 입력-신경망-출력 은닉층은 비선형함수여야 의미 있음. 단층이 안 되는 이유는 비선형 분리가 안되기 때문 은닉층의 학습 규칙을 만들 때까지 30년 걸렸고 이게 86년 백프로퍼게이션(역전파)을 통해 은닉층의 무게 값을 계산하는 방법 모멘텀도 사용 지금은 이런 것들이 다 라이브러리화 되어있음 분류 - 어느 범주에 속하는지 구분해 나누는 것 회귀 - 어떤 값인지 추정하는 것 회귀에는 신경망을 잘 사용하지 않음 - 수식으로 해결 머신러닝 데이터를 이용한 모델링 기법 - 데이터에서 모델을 찾아내는 기법 명시적으로 모델을 구하기 어려운 문제 - 공식이나 법칙으로 접근하기 어려운 경우 학습 데이터를 통해 모델을 구하는 것(숫자 인식) 학습 데이터.. 2019. 10. 17. TensorFlow - brief 학교 다닐 때 인공지능은 뉴럴 네트워크와 퍼지로 대표되었던 것 같습니다. 그런데 하드웨어 성능의 한계, 알고리즘의 한계, 비용의 한계 등으로 어두운 터널을 통과하고 있었죠. 피터 디아만디스의 「볼드」에서 언급한 기하급수기술 5가지 중 한 가지인 인공지능 혁명이 잠복기를 거쳐 파괴적 혁신의 단계 및 무료화의 단계로 접어들었습니다. 프로그램을 어렵게 작성하지 않아도, 리얼타임 컴퓨팅 파워가 심하게 요구되지 않는다면 머신러닝 프레임워크인 구글의 텐서 플로우로 인공지능이라는 걸 쉽게 맛볼 수 있게 되었습니다. 세미나를 위해 작성된 일부입니다. 특징 구글이 오픈 소스로 공개한 기계학습 라이브러리 –Symbolic math library –Dataflow programming –TensorBoard visualiz.. 2019. 10. 17. 이전 1 다음
