이전까지의 내용을 바탕으로 주가 데이터에 대한 회귀를 수행 할 것이다. 지금까지의 코드는 아래와 같다. import pandas as pdimport quandldf = quandl.get("WIKI/GOOGL")df 100.0df 100.0df = dfprint(df.head())이제 우리는 포착한 데이터로 부터 중요한 데이터를 결정하고, 데이터 조작을 ...
이제 본격적으로 머신러닝을 학습한다. 지금 시점에서는 Scikit-Learn이 설치됐어야 한다. 아직 설치하지 않았다면 Pandas와 matplotlib를 설치해야 한다. 아직 설치하지 않았다면 아래와 과정을 따르자.pip install numpypip install scipypip install scikit-learnpip install matplotli...
이 문서는 응용과 실용에 촛점을 맞춘 기계 학습을 다루고 있다. 문서의 목적은 머신러닝의 이론, 응용, 슈퍼바이저, 딥러닝의 내부 작동과 머신러닝에 대한 전반적인 이해를 제공하는데 있다.몇 개의 문서를 통해서 선형회구, K nearest Neighbors, SVM(Support Vector Machines), Flat clustering, hierarchi...
는 구글에서 만든 머신러닝을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리다. 이 문서에 있는 모든 예제들은 TensorFlow를 기반으로 한다. 머신러닝이 뜨면서, 많은 종류의 머신러닝 애플리케이션들이 공개되고 있는데, 왜 TensorFlow를 선택했는지가 궁금할 것이다. 아래 그래프를 보자.이유는 간단하다. 누군가 머신러닝을 위해 사용하는 주요 라이브러리들에 대한...
"알파고" 4차산업, 딥러닝, 선행코딩교육, 특이점이 화제가 되게한 원인이다. GPU대신 TPU라는 하드웨어를 사용했다고 하는데, 이슈는 하드웨어가 아니었다. 딥러닝인지 뭔지를 이용해서 대국을 학습해서 인간계 최고의 프로기사를 이긴 소프트웨어였다. 하드웨어 파워로 따지자면 슈퍼컴퓨터 500위권에도 들지 못할 "형편없는?" 수준으로 인간을 이긴거다. 알파고와...
이전 장 에서 머신러닝이 무엇인지와 머신러닝에서 사용하는 기본적인 용어들에 대해서 살펴봤다. 이번 장에서는 머신러닝에서 널리 사용하는 선형회귀(lenear regression)를 살펴볼 것이다.공부시간에 따른 예상 성적을 알려주는 인공지능 프로그램을 만든다고 가정해보자. 머신러닝을 위한 "훈련데이터"를 준비했다. X축은 공부시간이고, Y축은 예상성적이다. ...
우리가 알고 있는 프로그램의 대부분은 Explicit programming이다. 어떻게 해결해야 할지가 명확한 프로그래밍이다. 순서도 같은 것으로 실행과정을 나타낼 수 있는 그런 프로그램이다. 내가 만들고 있는 프로그램도 거의 100% 이 영역에 속할 것이다. "if else"만으로 해결 할 수 있는 문제를 푸는 프로그램들이다.하지만 해결해야 할 문제가 복...
이 문서는 TensorFlow를 이용한 프로그래밍을 가이드 한다. 이 문서를 읽기전에 해야 한다. 이 문서를 활용하기 위해서는 아래의 사항을 알고 있어야 한다. 파이썬으로 프로그래밍 하는 법 적어도 배열이 뭔지는 알아야 한다. 가능 하면 기계 학습에 대한 것을 알고 있는게 좋다. 그러나 기계 학습에 대해서 전혀 모르더라도 읽을 수 있도록 만들었다.Tens...
구글의 TensorFlow를 공부하기 위해서 만든 페이지다. TensorFlow를 공부하기 위해서라고 하면 오해의 소지가 있을 것도 같다. TensorFlow로 머신러닝을 공부하려고 한다는게 정확한 표현인 것 같다.25년전에 이미 수학을 포기한 몸이라서, 아마 수학까지 덤으로 공부하게 될 것 같다(수학을 주로 하고 TensorFlow가 덤이 될지도).Ten...
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Regression - Features and Labels
이전까지의 내용을 바탕으로 주가 데이터에 대한 회귀를 수행 할 것이다. 지금까지의 코드는 아래와 같다. import pandas as pdimport quandldf = quandl.get("WIKI/GOOGL")df 100.0df 100.0df = dfprint(df.head())이제 우리는 포착한 데이터로 부터 중요한 데이터를 결정하고, 데이터 조작을 ...
Regression - Intro and Data
이제 본격적으로 머신러닝을 학습한다. 지금 시점에서는 Scikit-Learn이 설치됐어야 한다. 아직 설치하지 않았다면 Pandas와 matplotlib를 설치해야 한다. 아직 설치하지 않았다면 아래와 과정을 따르자.pip install numpypip install scipypip install scikit-learnpip install matplotli...
Machine Learning tutorial python introduction
이 문서는 응용과 실용에 촛점을 맞춘 기계 학습을 다루고 있다. 문서의 목적은 머신러닝의 이론, 응용, 슈퍼바이저, 딥러닝의 내부 작동과 머신러닝에 대한 전반적인 이해를 제공하는데 있다.몇 개의 문서를 통해서 선형회구, K nearest Neighbors, SVM(Support Vector Machines), Flat clustering, hierarchi...
TensorFlow 소개
는 구글에서 만든 머신러닝을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리다. 이 문서에 있는 모든 예제들은 TensorFlow를 기반으로 한다. 머신러닝이 뜨면서, 많은 종류의 머신러닝 애플리케이션들이 공개되고 있는데, 왜 TensorFlow를 선택했는지가 궁금할 것이다. 아래 그래프를 보자.이유는 간단하다. 누군가 머신러닝을 위해 사용하는 주요 라이브러리들에 대한...
Deep Learning
모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의를 정리한 스터디 노트다. 며칠에 하나씩 공부해가면서 완성해봐야 겠다....
딥러닝 수업 개요
"알파고" 4차산업, 딥러닝, 선행코딩교육, 특이점이 화제가 되게한 원인이다. GPU대신 TPU라는 하드웨어를 사용했다고 하는데, 이슈는 하드웨어가 아니었다. 딥러닝인지 뭔지를 이용해서 대국을 학습해서 인간계 최고의 프로기사를 이긴 소프트웨어였다. 하드웨어 파워로 따지자면 슈퍼컴퓨터 500위권에도 들지 못할 "형편없는?" 수준으로 인간을 이긴거다. 알파고와...
Linear Regression의 Hypothesis와 Cost
이전 장 에서 머신러닝이 무엇인지와 머신러닝에서 사용하는 기본적인 용어들에 대해서 살펴봤다. 이번 장에서는 머신러닝에서 널리 사용하는 선형회귀(lenear regression)를 살펴볼 것이다.공부시간에 따른 예상 성적을 알려주는 인공지능 프로그램을 만든다고 가정해보자. 머신러닝을 위한 "훈련데이터"를 준비했다. X축은 공부시간이고, Y축은 예상성적이다. ...
Machine Learning 개념
우리가 알고 있는 프로그램의 대부분은 Explicit programming이다. 어떻게 해결해야 할지가 명확한 프로그래밍이다. 순서도 같은 것으로 실행과정을 나타낼 수 있는 그런 프로그램이다. 내가 만들고 있는 프로그램도 거의 100% 이 영역에 속할 것이다. "if else"만으로 해결 할 수 있는 문제를 푸는 프로그램들이다.하지만 해결해야 할 문제가 복...
TensorFlow 시작하기
이 문서는 TensorFlow를 이용한 프로그래밍을 가이드 한다. 이 문서를 읽기전에 해야 한다. 이 문서를 활용하기 위해서는 아래의 사항을 알고 있어야 한다. 파이썬으로 프로그래밍 하는 법 적어도 배열이 뭔지는 알아야 한다. 가능 하면 기계 학습에 대한 것을 알고 있는게 좋다. 그러나 기계 학습에 대해서 전혀 모르더라도 읽을 수 있도록 만들었다.Tens...
Tensorflow
구글의 TensorFlow를 공부하기 위해서 만든 페이지다. TensorFlow를 공부하기 위해서라고 하면 오해의 소지가 있을 것도 같다. TensorFlow로 머신러닝을 공부하려고 한다는게 정확한 표현인 것 같다.25년전에 이미 수학을 포기한 몸이라서, 아마 수학까지 덤으로 공부하게 될 것 같다(수학을 주로 하고 TensorFlow가 덤이 될지도).Ten...