Tensorflow (python) - 1, 2, 3, 4강

https://opentutorials.org/module/4966

Tensorflow 101

Tensorflow 101 - 1. 오리엔테이션

머신러닝이 할 수 있는 여러가지 일 중 우리가 텐서플로우를 이용해서 해결하려고 하는 문제는 지도학습영역의 회귀문제와 분류문제

• 회귀 = 숫자로 된 결과를 예측하는 것
• 분류 = 범주형, 즉 카테고리 형태의 결과를 예측하는 것

DecisionTree, RandomForest, KNN, SVM, Neural Network 등등의 알고리즘이 있는데 이 수업에서는 뉴럴 네트워크 사용

Newral Network : 사람의 두뇌가 동작하는 방법을 모방해서 기계가 학습을 할 수 있도록 고안된 알고리즘.
== 인공 신경망 == 딥러닝

딥러닝을 제공하는 라이브러리 중 하나가 텐서플로우

Tensorflow 101 - 2. 목표와 전략

공부전략

1. 원인이 되는 간단한 코드를 작성
2. 결과로써 코드의 동작과 학습과정 확인
3. 위의 과정 반복하며 코드와 알고리즘의 동작에 익숙해짐

3. 지도학습의 빅픽쳐

지도학습의 과정

1. 과거의 데이터를 준비 - 과거의 데이터 속에서 원인과 결과를 예측. 원인 = 독립변수, 결과 = 종속변수
2. 모델의 구조 만들기
3. 데이터로 모델을 학습(FIT)
4. 만들어진 모델 이용

4. 환경설정 - Google Colaboratory

구글에서 제공하는 Colaboratory 이용

주피터 노트북과 같은 역할을 하는 도구.

구글 드라이브 > 새로만들기 > 더보기 > 연결할 앱 더보기 > Colaboratory 검색하여 설치 > 새로만들기 더보기에 Google Colaboratory 버튼 클릭하면 Colaboratory 노트북 파일 생성됨

코드를 작성한 후 셀 왼쪽의 버튼을 누르거나 Ctrl+Enter, Shift+Enter 누르면 코드 실행됨.

• Ctrl+Enter : 실행 시킨 후 셀 안에 머무름
• Shift+Enter : 해당 셀을 실행하고 다음 셀로 넘어감