반응형 텐서플로우2 [Tensorflow] 텐서플로우 기본 개념과 단순 용어 정리 ▶ 일반 알고리즘과 딥러닝 알고리즘의 용도 및 차이점 일반 알고리즘은 정해저 있는 과정을 통해 정확한 결과를 도출하지만, 딥러닝은 인공 신경망을 통해 스스로 학습해며며 근사값을 도출한다. ▶ 선형회귀법 하나의 독립변수를 가지고 종속 변수를 예측하기 위한 회귀 모형 ▶ 경사하강법 함수의 기울기를 구하여 기울기가 낮은 쪽으로 계속 이동시켜 최적값에 이를 때까지 반복 ▶ 학습률 모델이 얼마나 세세하게 학습하는 지를 정해주는 값 ▶ 다중선형회귀 여러 개의 독립변수를 가지고 종속 변수를 예측하기 위한 회귀 모형 ▶ 로지스틱회귀 회귀를 사용하여 데이터가 어떤 범주에 속할지 확률을 통해 분류 ▶ 평균제곱오차(MSE) 오차의 제곱에 대해 평균을 취한 것. 작을 수록 원본과의 오차가 적음 ▶ 시그모이드 함수 0부터 1까.. 2022. 2. 25. [Tensorflow] Fashion MNIST 분류 연습문제 풀이 연습문제 1. For this first exercise run the below code: It creates a set of classifications for each of the test images, and then prints the first entry in the classifications. The output, af ter you run it is a list of numbers. Why do you think this is, and what do those numbers represent? odel.predict(test_images) 는 test_images에 대한 예측 값을 구하는 함수이다. print(classifications[0]) 를 통해 첫 번째 값에 대한 예측값을 출력하.. 2021. 4. 16. 반응형 이전 1 다음
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