영진직업전문학교 17.09.21(금) TensorFlow & 머신러닝.

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1 영진직업전문학교 (금) TensorFlow & 머신러닝

2 목차 개발환경구축 Jupyter Notebook

3 개발환경 구축 : python을 설치하고 구글검색어   > python releasese for windows > Python 3.6.1rc > Download Windows x86-64 executable installer

4 Tensorflow 라이브러리 모듈을 설치하여 ‘Hello World!’ 출력1.py

5 1.Py 코드 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello World!')
sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) 텐스플로우로 를 tf사용하겠다고 명시한다. 상수정의 > tf에서 세션을 얻어와서 sess 세션변수에 넣고 세션안에 담긴 헬로우라는 변수를 출력하도록한다 런모듈에들어가서 개발한 파이썬 프로그램을 저장하고 실행한다 b.HelloWorld b. Byte문자열이다- 자료형 이다.

6 선형 회귀(Linear Regression)법을 이용한 머신 러닝
선형회귀: 변수 사이의 선형적(직선적이다)인 관계를 모델링 한 것 하루에 일하는 노동시간과 매출과의 관계를 그래프로 그려본다. 점이 찍힌 모양을 선으로 그려 볼 수 있다. 직선 위에서 점들 사이에 거리가 있으나 그러 나 기본적으로 데이터는 직선으로 표현할 수 있는 선형적인 성격을 가지고 있다. 선형적인 관계에 적용할 수 잇는 머신런닝이 론이 선형 회귀이론이라 한다. 3개의 직선 중에서 가장 합리적인 선은 데이터 들과 가장 근접해있는 직선을 발견하는것이다. 가설을 세우고(H), (W)직선의 기울기,(b) y절 편 일차방정식으로 식을 수정해나가는 과정을 이해해보자 알파고도 근사값을 가정하는 것이다. 예시 데이터를 이용해서 기계학습을 한 다 음에 결과적으로 8시간 일하면 매출액이 얼마가 되는지를 컴퓨터가 예측을 해보는 프로그래을 작성해 보자. 하루 노동 시간 하루 매출 1 25,000 2 55,000 3 75,000 4 110,000 5 128,000 6 155,000 7 180,000

7 선형회귀를 기계학습을 하기 위한 비용(Cost)계산함수 만들기
비용함수 : 직선과의 거리를 구한다.일차함수의 W기울기, b y절편을 이용해서 비용함수를 구한다. 경사하강법 미분과 기울기: 경사를 타고내려가서 가장깊은 골짜기에 도달하면 경사각이 수평을 이루고 기울기는 0이되고 가 장 좋은 식을 찾은 것이다. 얼마나 점프를 해야하나? - 곡선의 특성상 초반에는 많은 폭으로 변화한다. - 너무 작게 점프하면 오랫동안 학습해야 합니다. - 너무 크게 점프하면 학습 결과가 부정확 할 수 있습니다. - 텐서플로우는 경사 하강 라이브러리를 이용해서 머신러 닝 프로그래밍을 해보자

8 선형회귀를 Tensorflow로 머신러닝 프로그램 만들기

9 Jupyter notebook Installing Jupyter with pip Jupyter Notebook 실행 방법 pip3 install jupyter Jupyter notebook

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