반응형 programming/AI32 구글 텐서플로우란 머신러닝 오픈소스 플랫폼 머신러닝을 공부하는 사람이거나 관심있는 사람이라며 한번쯤 들어본 것이 텐서플로우이다. 머신러닝을 위한 오픈소스 플랫폼으로 구글의 관리하에 누구나 학습하고 사용할 수 있다. 인터넷을 검색해보면 가장 많은 결과물을 볼 수 있고, 내가 모르는 분야에 대해 텐서플로우를 이용하여 기계학습 시켜 새로운 결과물을 만들 수 있다. 오픈소프 ML 플랫폼 텐서플로우는 구글 브레인팀에서 개발한 기계학습 머신러닝이다. 오픈소스 플랫폼이기게 관심이 있거나 개발에 생각이 있다면 학습할 목적이 충분하다. 구글 산하에서 꾸준히 개발과 업데이트가 진행중이고 검색을 하면 텐서플로우를 이용한 다양한 결과물을 볼 수 있다. 굳이 다른 머신러닝 툴들과 비교했을 때 가장 많은 결과물이 있지 않나 싶다. 그만큼 인기가 많고, 사용자도 많으며, .. 2021. 8. 13. 머신러닝과 정규분포 Normal Distribution NumPy.random.normal(평균,표준편차,갯수) 확률이 어렵다고 느껴지지만 머신러닝을 위해 수학을 굳이 파고들 필요는 없다. 다만 개념을 아는 것은 중요할 것란 생각이다. 정규분포는 머신러닝에서 데이터의 집중도를 확인할 수 있고, 정규분포를 구할 수 있다는 것은 평균과 표준편차 확률 를 알 수 있다. 정규분포 Normal Distribution 정규분포 곡선은 아래와 같다. 정규분포 그래프의 가운데는 평균이며, 좌측, 우측으로 빼고 더한 값은 표준편차이다. 정확한 공식이나 계산은 모르더라도 아래의 이미지는 익혀두도록 하자. 머신러닝을 위한 정규분포 아주 많은 특정 데이터들이 빅데이터들이 많이 있을 때 데이터들은 여기저기 분포해 있고 나열되어 있다. 그럼에도 규칙이 있다. 어떤 값들이 개별적으로 존재하겠지만 대부분 비슷한 값들이 분포될 수 있다. 위의 .. 2021. 8. 13. 오렌지3 머신러닝 화면구성 살펴보기 메뉴 위젯 캔버스 영역 보기 머신러닝을 위해 오렌지3를 영상강의를 보다보면 조금 화면구성을 이해하면 편하겠다는 생각이지만, 화면구성에 대한 설명이 없다. 오렌지3 툴을 익히는 것도 중요하지만 화면구성에 대한 용어를 이해못하니 조금 난해하다. 그렇지만 별 것 없었다. 화면구성 오렌지3 머신러닝 도구의 화면구성은 간단하다. 메뉴와 위젯 캔버스이다. 메뉴에도 별 기능은 없다. 다만 위젯 메뉴와 캔버스에서 모든 것이 이루어진다. 의외로 간편하다. 위젯 머신러닝 워크플로우를 구성하기 위한 도구들이 있다. 이 도구들을 위젯이라 부른다. 캔버스 마우스 드래그하여 위젯을 올려놓고 워크플로우를 구성한다. 역할 오렌지3의 화면구성은 정말 별 것이 없다. 기능에 너무 충실한 느낌이랄까. 위의 이미지대로 위젯메뉴와 워크플로우인 캔버스 영역만 보면 그만이.. 2021. 8. 12. 머신러닝 오렌지3 시작하기 위젯의 사용 데이터테이블과 산점도 연결하기 Using File DataTable and Scatter Plot Widget in Orange3 오렌지3는 머신러닝을 사용하는데 코딩이 필요없다고 했다. 첫번째로 오렌지3에서 제공하는 데이터를 가지고 데이터테이블에 표시한 후 시각화를 구성해 본다. 오렌지3은 여기부터 시작한다. 데이터테이블과 산점도에 대해서는 공부가 필요하겠지만 개요만 살펴보자 오렌지3 시작하기 오렌지3로 머신러닝을 하기 전에 간단한 작업부터 해 보도록 하자. 간단한 작업이라 해도 맛을 보는 단계이다. 작업을 위한 파일을 읽고 데이터를 보기 위한 데이터테이블을 사용한다. 파일을 산점도에 연결하고 시각화하는 방법을 보도록 한다. 시작부터 어렵다. 하나씩 살펴보자. 맛보기 작성순서 맛보기를 위해 몇가지 순서가 있다. 이 순서만 알아도 워크플로우를 볼 수 있을 것이고, 혼자서 학습이 가능할 수도 있다. Data 항목의 File 위젯을 클.. 2021. 8. 11. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 다음 반응형
