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털과 날개가 있는지 없는지에 따라, 포유류인지 조류인지 분류하는 신경망 모델을 만들어보자 import tensorflow as tf import numpy as np # [털, 날개] x_data = np.array([[0, 0], [1, 0], [1, 1], [0, 0], [0, 0], [0, 1]]) #[기타, 포유류, 조류] y_data = np.array([ [1, 0, 0], # 기타 [0, 1, 0], # 포유류 [0, 0, 1], # 조류 [1, 0, 0], [1, 0, 0], [0, 0, 1] ]) 실제로 데이터를 적용시킬 때는 one-hot 인코딩을 해주어야한다. 지금은 인위적으로 one-hot 형태로 만들었다. classification에서 많이 사용되는 기법이기 때문에 기억해두자 X ..

이 글을 기본적인 선형회귀에 대한 지식이 있다고 가정하고, 텐서플로우로 구현해보는 시간을 가지도록 하겠다. 선형회귀에서도 가설 H = W * X + b를 적용하도록 하겠다. #텐서플로우 라이브러리 불러오기 import tensorflow as tf # 입력 X와 출력 Y에 대해 변수로 선언 X = tf.placeholder(tf.float32, name='X') Y = tf.placeholder(tf.float32, name='Y) # 선형회귀 모델에 적용시킬 X,Y의 값 x_data = [1.,2.,3.] y_data = [1.,2.,3.] # random_uniform - 정규분포 난수를 생성 W = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0, 1.0)) # -1과 1사이의..

머신러닝 및 딥러닝 구현에 유용한 라이브러리 Tensorflow에 대해 알아보려고 한다. 텐서(Tensor) : 다차원 배열로 나타내는 데이터 플로우(flow) : 데이터의 흐름 즉, 텐서플로우는 그래프를 따라 데이터가 노드를 거쳐 흘러가면서 계산을 수행한다. 텐서플로우를 사용해보는 시간을 가져보자. #텐서플로우 라이브러리 불러오기 import tensorflow as tf 텐서플로우를 사용하기 위해서는 먼저 라이브러리 호출을 해야한다. 호출을 해보았으면 먼저, 텐서플로우로 Hello, TensorFlow를 실행해보자. hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') #constant = 상수 print(hello) 텐서플로우에서는 상수 설정을 Constant로 선언을 해줘야한..