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모두의 딥러닝 머신러닝 개념과 용어 강의Supervisor Learning(learning with labeled examples): 정답을 제시하고 모델을 훈련 시키는 방법 •사용하는 곳 •이미지 라벨링 •스팸 필터 •시험 성적 예상 •종류•시험 성적 예상 •regression•시험 성적 합격/불합격 •Classification•A,B,C,D 타입 •Multi classification Unsupervisor Learning: 정답없이 특정 규칙만을 규정하여 훈련 시키는 방법 LabWhat is data flow?•Node: 그래프에서 연산을 나타냄 •Edge: 매트릭스?(tensor) 즉, 데이터를 연결 위의 이미지 처럼, 텐서플로우는 sess.run을 시키지 전에는 기계가 동작을 하지 않는다. 모든..

모두의 딥러닝 Linear Regression의 개념 강의Regression강의 내용에서는 Regression에 대해 설명을 하고 있다. Linear RegressionLinear Regression이란, 방정식을 통해 표현되지 않는 데이터들을 예측하기 위한 모델이다. 값을 예측하기 위해 회귀하고 계산하고를 반복하는 모든 과정을 Linear Regression이라 하는 것 같다. :Linear=직선, Regression:회귀 HypothesisHypothesis에 대해 설명하기 전, 머신러닝은 아래에 설명하는 cost함수의 최저값을 찾아 최적의 모델링을 구하는걸 목표로 한다. 그럴려면 cost함수가 어떻게 구성되었는지 알아야되는데 cost함수는 Hypothesis를 구성으로 한 함수이다. Hypothes..