DAVINCI - AI

Writer: Harim Kang 해당 포스팅은 '시작하세요! 텐서플로 2.0 프로그래밍'책의 흐름을 따라가면서, 책 이외에 검색 및 다양한 자료들을 통해 공부하면서 정리한 내용의 포스팅입니다. 해당 내용은 딥러닝을 이용한 회귀에 대한 내용을 담고 있습니다. 사용 라이브러리는 Tensorflow 2.0 with keras입니다. 딥러닝 네트워크를 이용한 회귀 Squential 모델과 Dense 레이어를 사용한 간단한 네트워크를 형성하여 회귀 네트워크를 만들어보겠습니다. 앞선 포스팅에서 만든 XOR 연산 네트워크 또한 회귀 네트워크의 하나라고 할 수 있습니다. 일반적인 회귀 방법 일반적으로 numpy, tensorflow, sklearn 라이브러리를 사용한 회귀 방법이 있습니다. 이것은 머신러닝 (7) 포..

IT/Deep Learning 2020. 2. 12. 15:47

Writer: Harim Kang 해당 포스팅은 머신러닝에서 사용되는 Regression, 회귀를 공부하면서 직접 코드를 작성해본 실습 위주의 내용입니다. 선형 회귀의 경우에는 Numpy, Tensorflow2.0, sklearn 라이브러리를 사용하여 세가지 방법으로 구현해보았고, 다항 회귀는 Tensorflow2.0, sklearn 라이브러리를 사용하여 두가지 방법을 사용해보았습니다. Regression (회귀) 회귀는 기본적인 데이터 분석 방법입니다. 짧게 정의하자면, 가격이나 확률처럼 연속된 실숫값을 정확히 예측하는 것을 목적으로 가진 방법입니다. 최소제곱법(Least Square Method) 하나의 함수와 각 데이터의 차를 잔차(Residual)라고 합니다. 잔차들의 제곱을 최소화하는 알고리즘을..

IT/Machine Learning 2020. 2. 12. 14:39