[생활코딩 머신러닝야학] 텐서플로우 Day1

출처 : https://ml.yah.ac/

1. 오리엔테이션 

https://www.opentutorials.org/module/4966/28965

오리엔테이션 - Tensorflow 1

요약정리 

 

1. 기계를 학습시켜서 인간의 판단능력을 기계에게 위임하는 것을 머신러닝이라고 한다. 

 

2. 텐서플로우로 해결하려는 문제는 지도학습 영역의 회귀와 분류문제임.

회귀는 숫자로 된 결과를 예측하는 것

분류는 범주형(==카테고리형) 문제를 예측

 

3. 머신러닝의 문제를 해결하는 여러 알고리즘(이론)에는  Decision Tree / Random Forest / KNN / SVM / Neural Network 등이 대표적이다. 

그 중에서 우리 수업에서 사용하는 알고리즘은 neural network 이다. 

인간의 뇌에서 뉴런이라는 세포가 있는데 뉴런으로 연결된 신경망을 컴퓨터에서 인공적으로 만들었다고 해서 인공신경망이라고 불린다. 더 나아가서 인공신경망을 깊게 쌓으면 그게 바로 딥러닝인 것이다. 

딥러닝, 뉴럴네트워크, 인공신경망은 모두 인간의 신경망을 모방한 알고리즘이다.! 사람들은 이후 딥러닝이 문제를 잘 해결할 수 있다는 걸 발견했다.

 

4. 딥러닝이 머신러닝을 대표하는 말로 사용되고 머신러닝은 인공지능을 대표하는 말로 사용되지만 

사실은 셋(딥러닝, 머신러닝, 인공지능)은 서로 다른 개념이다.

 

5. 구체적인 딥러닝의 원리를 몰라도 코드를 작성하면 딥러닝으로 문제를 해결할 수 있다. 그 방법이 바로 library이다.

딥러닝의 이론을 코드로 할 수 있게 만드는 라이브러리 중 대표적으로 텐서플로우. 파이토치, 카페, 테아노 가 있다.

그 중 수업에서는 텐서플로우라는 라이브러리를 사용할 것이다. 

 

 

2. 목표와 전략

https://www.opentutorials.org/module/4966/29045

목표와 전략 - Tensorflow 1

요약정리

 

1. 이 수업은 딥러닝과 가볍게 만나는 것을 목표로 한다. 코드로 구현하고 자신의 데이터로 가지고 노는 것을 지향

 

2. 선수지식으로 원리, 수학, 코딩, 데이터가 필요하다. 그러나 우리가 스마트폰을 쓸 때 원리를 알고 지식을 습득한 다음 쓰지 않고 직접 사용해보고 경험해보면서 쓰는 법을 배우는 것처럼 딥러닝도 마찬가지로 직접 사용하고 경험해보면서 재밌게 배우기를 희망한다. 

 

3. 전략

1)원인이 되는 간단한 코드를 작성

2)코드의 작동과정을 구경

3)해당코드를 어떻게 사용하면 좋을지 공부

4)결과 또 구경

5)수정 후 결과구경

 

 

3. 지도학습의 빅픽쳐

https://www.opentutorials.org/module/4966/28967

지도학습의 빅픽쳐 - Tensorflow 1

요약정리

 

지도학습의 과정을 정리해보자

 

1. 과거의 데이터가 필요 

과거의 데이터에서 데이터 간 관계를 파악하는 것이 가장 중요하다. 이러한 원인을 독립변수, 결과를 종속변수라함

 

2. 모델의 구조를 만든다

원인은 input이 되고 결과를 output이 되게끔 모델의 구조를 짠다.

 

3. 데이터로 모델을 학습한다

이과정을 fit 한다고한다. 즉 모델이 데이터를 가지고 학습함을 의미한다.

 

4. 모델을 이용한다

 

이 과정이 딥러닝을 배울 때 가장 중요한 과정이다. 꼭 익히기 

 

 

4.  실습환경 Google Colaboratory 

https://www.opentutorials.org/module/4966/28969

실습 환경 - Google Colaboratory - Tensorflow 1

요약정리

 

1. colaboratory라는 실습환경에서 사용

데이터과학과 파이썬에서 사용되는 도구는 주피터 노트북이다. 주피터 노트북은 웹브라우저에서 실행이 가능하며, 데이터를 다루는 사람들에게 가장 많이 사용되는 IDE 이다. 

 

2. colaboratory는 주피터 노트북과 같은 역할을 하는데, 구글 드라이브에서 사용이 가능하다는 특징이 있다. 

 

3. 구글 드라이브에서 colaboratory 설치 후 사용가능 추가적으로 설치는 필요 없음.