Machine Learning

목차 Minimize Cost function Gradient descent algorithm Convex function Minimize Cost function 지난번 포스트에서 Hypothesis와 Cost function을 알아보았고, 우리는 Cost function을 최소화시키는 W와 b를 구하는 것을 과제로 삼았다. 설명을 위해서, Hypothesis를 위와 같이 간단하게 만들었다. (b = 0) 또한 데이터가 아래 표와 같이 주어진다고 가정해보자. X Y 1 1 2 2 3 3 우리는 cost를 최소화 시키는 지점을 찾아야 한다.(=최소화시키는 W를 찾아야 함) W = 1, cost(W) = 0 W = 0, cost(W) = 4.67 W = 2, cost(W) = 4.67 W에 따른 cost(..

목차 Build graph using TensorFlow operations Place holders Build graph using TensorFlow operations Linear regression을 구현하여 그래프를 만들기 위해 위의 그림을 보면서 지난 내용을 복습하도록 하자. Hypothesis와 Cost function의 식은 [그림1]과 같고, 텐서플로우의 메커니즘은 [그림 2]와 같다. # X and Y data x_train = [1, 2, 3] y_train = [1, 2, 3] W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='weight') b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='bias') # Our hyph..

목차 Machine Learning(머신러닝) 이란? Supervised Learning / Unsupervised Learning Supervised learning의 종류 Regression(회귀) Classification(분류) Machine Learning(머신러닝) 이란? 기계 학습(機械學習) 또는 머신 러닝(영어: machine learning)은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. -https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B8%B0%EA%B3%84_%ED%95%99%EC%8A%B5 머신러닝은 일종의 소프트웨어(프로그램)이다. 사용자의 입력을 기반으로 데이터를 보여주도록 하는 프로그래밍, 개발자가 '이런 환..