데이터를 사랑하고 궁금해하는 기록쟁이입니다! 😉 Super Data Engineer가 되는 그날까지🏃‍♀️ 화이팅!

2017년/machine learning

시간이 남을때는 기초공부하는게 최고인거같다.. 급한게없으니오늘은 그래서 텐서플로우의 기초를 공부해보기로 했다. 그래프와 세션 텐서플로우에서는 예를들어변수 val1,val2에 대해서val1+val2 라는 코드는 val1+val2 val1과 val2를 더하라라는그래프를 정의하는 것이다. val1---->[ + ]>> a=tf.Variable([2],dtype=tf.float32)>>> a 실제로 이렇게 사용할 수 있다session을 이용하여 값을 확인해보려 하니 아래와같은 에러가 발생하였다. tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value Variable 텐서플로우는 변수형..

2017. 9. 2. 15:10

2017년/machine learning

K-NN 알고리즘 -분류되었거나, 분류되지 않은 객체가 있을때 아직 분류되지 않은 객체를 자동으로 분류하려는 객체와 유사한 속성을 가진 객체들을 참고하여 분류하는것 -선형회귀의 결과값은 연속적인 값이기 때문에 범주형값(그렇다,아니다..등등)의 결과값을 받기 어려울때 사용한다.결과값의 경계를 두는것이다. 없음

2017. 8. 28. 17:11

2017년/machine learning

https://medium.com/@jongdae.lim/%EA%B8%B0%EA%B3%84-%ED%95%99%EC%8A%B5-machine-learning-%EC%9D%80-%EC%A6%90%EA%B2%81%EB%8B%A4-part-1-9a0297198ad8

2017. 8. 21. 20:47

2017년/machine learning

막상또 모델을 생성하려하니 일전에 햇던게 기억이안난다. 간단하게 다시 알아보자.선형회귀란 쉽게 말해 종속변수 y(목표값) 와 한개이상의 독립변수(영향을 미치는..설명변수)x와의 선형 상관관계를 모델링하는 회귀분석 기법이때 독립변수가 여러개이면 다중선형회귀라고 한다. 알고리즘 선정에 대한 글을 읽었을 때 목적값의 형태가 수치값이면 회귀를 선택하라고 나와있다. (회귀,선형회귀,가중치부여회귀등..) 식으로 나타내면 y=x1w1+x2w2+b 이때 w가 하나의 가중치이다. 코드 출처 https://deeptensorflow.github.io/2017/02/19/what-is-linear-regression-with-tensorflow/ 우선 종속변수와 독립변수의 데이터를 준비한다. x=[1,2,3] 독립변수y=[..

2017. 8. 16. 11:19

2017년/machine learning

record_defaults=record_defaults, 출처: http://bcho.tistory.com/1165 [조대협의 블로그] record_defaults=record_defaults, 출처: http://bcho.tistory.com/1165 [조대협의 블로그]1.파일을 텐써로 읽어올때에는.. 큐에 대한 내용은 http://weejw.tistory.com/64 1.파일 목록을 읽어 파일목록 큐에 저장한다2.reader가 큐에서 파일명을 읽어온다.3.decoder 가 파일을 열어서 데이터를 읽어들인다.4.데이터를 정재한다.5.데이터를 학습데이터 큐에 저장한다.6.모델에서 학습데이터 큐에서 데이터를 읽어 학습한다. 라고한다. 하지만 우리는 우선적으로 파일하나를 이용하기 때문에 3. 부터 진행한다..

2017. 8. 7. 13:48

2017년/machine learning

텐서플로우 큐라는게 있는데 (내가이걸 정리했었는지 스쳐지나가듯이 읽었는지 기억이안난다)피딩을 하기위해선 데이터를 전부읽어와서 넣어줘야하는 방식인데 이때 파일을 읽어가면서 처리 하기위해서 텐서큐를 이용하는 것이다! 이때 큐에 데이터를 넣는것을 queue Runner 라는것이 하고 enqueue_opration이 큐러너가 어떤 데이터를 어떻게 넣을지 정의하고 queue runner가 멀티스레드인데 이 스레드를 Coordinator가 관리해준다. 코드로 알아본다면 아래와같다. import tensorflow as tf q=tf.FIFOQueue(10,"float") #큐의길이와 데이터타입 정의 e_ops=q.enqueue_many(([1.0,2.0,3.0],)) qr=tf.train.QueueRunner(q,..

2017. 8. 1. 16:57

2017년/machine learning

엣지있게 설명한 텐써플로우 -Sam Abrahams 외 3명 정기철 엮 를 보고 공부한내용 지도 학습이란 예제 샘플에 대한 실제,기대 결과 값을 가지고 추론 모델을 학습 시키는 것 계산 그래프의 반복적인 학습과정 순서 1.모델 파라미터 초기화 : 대부분 랜덤 값을 사용하는데, 단순 모델은 0으로 초기화 2.학습데이터와 원하는 출력 값을 읽어들임 : 데이터읫서를 랜덤하게 바꾸어서 모델에 입력되는 데이터의 순서를 달리함 3.추론 모델 실행 , 입력에 대한 출력 계산4.손실 값 계산5.모델 파라미터 조절 -여기에서 실제적인 학습이 수행-손실 값을 최소화하기 위해 파라미터 수정할때 일반적으로 기울기 하강 알고리즘 사용 위의 과정은 학습률,모델,입력데이터에 따라서 여러번 반복 수행됨학습 후에는 다른 데이터에 대해..

2017. 6. 27. 23:00

2017년/machine learning

텐서플로우 첫걸음 - 조르디 토레스 지음을 보고 공부한 내용 선형회귀분석이란? -변수들 사이의 관계를 분석하는 데 사용하는 통계학적 방법-알고리즘 개념이 복잡하지 않고 다양한 문제에 폭넓게 적용 가능 -독립변수 xi,상수항 b 종속변수 y사이의 관계를 모델링 하는방법 -단순회귀 : 두 변수 사이의 관계 다중회귀 : 여러 변수 사이의 관계 1.numpy package import import numpy as np 2.좌표 값 생성 ( 학습 데이터 ) num_points = 1000verctors_set=[] for i in xrange(num_points):x1 = np.random.normal(0.0,0.55)y1=x1*0.1+0.3+np.random.normal(0.0,0.03) vectors_set...

2017. 6. 23. 22:00