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AI - ML

ML lec 5-1: Logistic Classification의 가설 함수 정의 Spam Detection: Spam(1) or Ham(0)Facebook feed: show(1) or hide(0)Credit Card Fraudulent Transaction detection: legitimate(0) or fraud(1) 유튜브, 페이스북, 주식 등에 사용 가능하다 Pass(1)/Fail(0) based on study hours Logisitic HyphthesisH(x) = 1 / 1 + e ^ -W ^ T - X
ML lab 04-2: TensorFlow로 파일에서 데이타 읽어오기 (new) ### Loading data from fileimport numpy as np xy = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', dtype=np.float32)x_data = xy[:, 0: -1]y_data = xy[:, [-1]] print(x_data.shape, x_data, len(x_data))print(y_data.shape, y_data) ### Queue Runnersfilename_queue = tf.train.string_input_producer( ['data1.csv','data2.csv',...], shuffle = False, name = 'filename_queue') reader = tf.TextLineReader()key, value = rea..
ML lab 02 - TensorFlow로 간단한 linear regression을 구현 (new) ### Hypothesis and cost function H(x) = Wx + b1234567x_train = [1,2,3]y_train = [1,2,3] W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='weight')b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='bias') hypothesis = x_train * W + b cost(W,b)1cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis - y_train)) Variable은 텐서플로 내에서 사용되는 변수. 일반적인 컴퓨터 언어에서의 변수와는 조금 다른 의미이다.텐서플로가 자체적으로 값을 변경한다. 내가 만들고자 하는 표본과 결과값을 구하기 위해 어떤 가..
ML lec 02 - Linear Regression의 Hypothesis 와 cost 설명 ### Predicting exam score : regression X(horus) y(socre)10 909 803 502 30 regression(data) 모델을 넣어주면 결과가 나온다.요것이 ML의 기본. ### (Linear) Hypothesis - 선 가설(Linear) Hypothesis가 일상 생활에 적용 가능한 경우가 많음ex) 시험 공부를 일정 시간 만큼 했을 때, 결과 점수 H(x) = Wx + b ### Cost Function- How fit the line to our (traning) data(H(x) - y)^2해당 선과 데이터 표본의 거리가 적을수록 원하는 값에 가깝다.이 거리가 적은 값을 구하는 것이 목표이며 TensorFlow를 사용하는 이유겠지? minimize co..
ML lab 01 - TensorFlow의 설치및 기본적인 operations (new) ### Why TensorFlow?텐서플로는 오픈소스 기반으로 다른 라이브러리에 비해 2~4배 정도의 코드와 자료들이 있음.상대적으로 접근이 쉬운 것이 장점. ### What is a Data Flow Graph?노드 그래프 기반 오퍼레이션. ### Installing TensorFlow1. python 설치2. pip install tensoflow==1.5.0 // 아마 geforce 계열 gpu사용이 기본이겠지? 인텔의 경우 샌디브릿지부터 AVX를 지원함. 암드의 경우 재규어, 퓨마, 불도저 시리즈부터. 그 밑에 CPU는 텐서플로 1.5버전을 받아야함. // 회사 CPU가 고대 유물이라 1.5버전 받음. // 추가 수정 : 회사에 텐서플로용 1000만원짜리 서버가 있었음. 이걸 학습자들끼리 공유하여..
ML lec 01 - 기본적인 Machine Learning 의 용어와 개념 설명 ### What is ML?머신 러닝 또한 기본적으로는 소프트웨어이다 그러나.스팸 필터 같은 다양한 규칙에 대해 "이거 컴퓨터가 스스로 습득하게 할 수 없을까?" 라는 의문에서 시작.> "Filed of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed"> "컴퓨터에 명시적으로 프로그램 하지 않고 학습할 수 있는 능력을 부여하는 연구" 아서 싸무엘(1959) - Supervised learning- learning with labeled examples - training set- 라벨(설명, 태그)이 붙어 있는 예시로 학습 시킴. - Unsupervised learning: un-labeled data ..
Lec 00 - Machine/Deep learning 수업의 개요와 일정 ### 딥러닝 수업 개요와 일정2년전 알파고 이슈를 기점으로 AI가 화제가 되기 시작했다.GPU 컨퍼런스에서 앤드류 앵은 머신러닝, 딥러닝을 이해하는 것이 수퍼파워를... 얻는 것이다.머신러닝은 현재 많은 툴들이 나와 있어서 블랙박스(함수)처럼 값을 던져주면 결과가 나오긴 하지만머신러닝을 더욱 잘 이해할 수록 효율적으로 사용이 가능하다. ### 목표머신러닝에 대한 기본적인 이해.딥러닝을 이해하기 위한 알고리즘의 이해.텐서플로우의 기본적인 활용. ### 수업 형식10분씩 진행.텐서플로우를 활용한 프로그래밍 튜토리얼. ### 참고- Andrew Ng's ML class 도움이 많이 됨.- https://class.coursera.org/ml-003/lecture- http://www.holehouse.org..

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