🤖 AI/ML

[인프런]Logistic Classification의 가설 함수 정의

Logistic Classificaiotn의 가설 함수 정의 Logistic Regression의 cost 함수 설명 TensorFlow로 Logistic Classification의 구현(new)

[인프런] 여러개의 입력(feature)의 Linear Regression

multi-variable linear regression (new) lab 04-1: multi-variable linear regression을 TensorFlow에서 구현하기 lab 04-2: TensorFlow로 파일에서 데이타 읽어오기 (new)

[인프런]Linear Regresstion cost함수 최소화

Linear Regression의 cost 최소화 알고리즘의 원리 Linear Regression 의 cost 최소화의 TensorFlow 구현(new)

[인프런] Linear Regression 개념

Linear Regression의 Hypothesis 와 cost 가장 작은 W, b 값을 구하는 것이 linear regresion의 학습 Tensorflow로 간단한 linear regression을 구현 (new)

[인프런] 머신러닝의 개념과 용어

cluster : 모이다. https://github.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll/ GitHub - hunkim/DeepLearningZeroToAll: TensorFlow Basic Tutorial Labs TensorFlow Basic Tutorial Labs. Contribute to hunkim/DeepLearningZeroToAll development by creating an account on GitHub. github.com

Tensorflow 2.0 session/placeholder 오류 해결 방법

머신러닝 vs 딥러닝 vs 인공지능? A.I. 개념정리

보통 할리우드 영화나 넷플릭스에서 나오는 A.I는 general A.I를 뜻한다. general A.I 인간이 하는 행동을 할 수 있다. 혹은 인간보다 더 뛰어난 능력을 갖고 있다. narrow A.I는 단 한 개만 할 줄 알고. 그것만 잘한다. 집중하는 범위가 좁은 것(narrow)이다. 예) 페이스북의 얼굴 인식 기능이 있다. 어떻게 A.I를 교육 시킬 수 있을까? 머신러닝 기계들을 어떻게 학습할까? supervised learning 라벨을 만들어서 붙인다. 기계는 자율적 판단 X 확률을 토대로 이야기한다. unsupervied learning 인간은 데이터를 분류하지 않는다. 라벨이나 설명 이런 거 없음 (수 많은 사진을 기계에게 준다.) 스스로 프로세싱 파워와 데이터를 토대로 학습한다. 딥러닝 ..