Machine learning

[MACHINE LEARNING] 02 Linear Regression

2023.03.19

목차 1. Regression 2. Hypothesis 3. Cost Function 4. Minimize Cost 1. Regression 그림을 살펴보며 이해해 보자. 간단한 데이터를 왼쪽에 준비했다. 여기서 x는 feature라고도 하는 예측하기 위한 기본적인 자료, y는 예측해야 할 대상이다. 이 데이터를 간단하게 그래프에 그려보면 오른쪽 그림과 같다. 2. Hypothesis Regression 모델을 학습할 때는 하나의 가설을 세울 필요가 있다. 이때 'Linear 한 모델이 우리가 가지고 있는 데이터에 적합할 것이다.'라고 가설을 세우는 것이 Linear Regression이다. 다르게 말해서 데이터가 주어졌을 때 그 데이터에 맞는 Linear 한 선을 찾는 것이라고 설명할 수 있다. 위의 ..

MACHINE LEARNING

[MACHINE LEARNING] 01 Machine Learning, Tensor

2023.03.19

목차 1. 머신러닝 2. 비지도 학습 vs 지도학습 3. 지도 학습의 유형 4. Tensorflow 5. Data Flow Graph 6. Tensor Rank, Shape, Type 1. Machine Learing(머신러닝) 쉽게 말해서 개발자가 일일이 프로그래밍하지 않고 자체적으로 데이터를 학습한 후 적용하는 프로그램을 기계학습이라고 한다. 1959년, 아서 사무엘은 기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야라고 정의했다. 2. Unsupervised Learning(비지도 학습) vs Supervised Learning(지도 학습) 머신러닝을 학습 방식에 따라 Unsupervised Learning(비지도 학습), Supe..

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[MACHINE LEARNING] 01 Machine Learning, Tensor

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