가전제품 이것저것 이야기

출처 : 모두를 위한 딥러닝 

RNN 적용 분야

1) Language Model

2) Speech Recognition

3) Machine Translation

4) Conversion Modeling / Question Answering

5) Image / Video Captioning

6) Image / Music / Dance Generation

Linear Regression이란?

값들을 가장 잘 표현할 수 있는 직선이다.

Hypothesis

선형회귀로 예측된 y값

H(x) = Wx + b

(Weight, bias)

Cost 함수

Hypothesis의 예측값과 실제 y값의 차이

오차 제곱의 평균 !

기계학습의 목표

Cost를 최소화하는 것

텐서플로우란?

open source library for numerical computation using data flow graph

파이썬으로 텐서플로우를 다룰 수 있다.

Data flow graph 란?

노드는 수식을 말하고 노드와 엣지로 이루어진 graph를 tensor가 지나가며 연산이 이루어지는 것

텐서플로우 설치하기

머신러닝이란?

explicit programming : 개발자가 짠대로 하는 프로그래밍

explicit programming의 한계 : 너무 많은 규칙이 있어 개발자가 다 규칙을 설정할 수 없다.

-> 기계가 데이터를 입력받아 스스로 학습할 수 있게 하는 방법이 'machine learning'

학습하는 방법에 따라 Supervise Learning / Unsupervised Learning

Supervise Learning : label이 있는 데이터로 (training set) 학습시키는 것

ex) 이 사진은 고양이이다, 이 사진은 개이다.

Unsupervised Learning : label이 없는 데이터로 학습시키는 것

ex) 뉴스나 글 분류에 있어서 label을 주지 않고 기계가 알아서 학습하는 것이 unsupervise learning 이다.

Type or supervised learning

1. Regression : label이 큰 범위

2. Binary Classification : label이 참 또는 거짓

3. multi-label classification : label이 여러 개