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문제의 본질을 꿰뚫어 해결책을 찾는 법을 공부합니다

콤퓨타 공부/머신러닝 2

[딥러닝] 프레임워크

딥러닝 프레임워크 한창 딥러닝이 핫할 때, 많은 기업들에서 프레임워크를 발표했습니다. 그런데 초기에는 사용도 어렵고 여기저기 난립하다 보니, 든든한 뒷백을 가지고 있는 텐서플로 이외에 다른 프레임워크는 생겼다가 사라졌다가 했죠. 아래는 다양한 딥러닝 프레임워크의 종류 중 살아남은 것들을 정리한 것입니다. 프레임워크의 종류 - 텐서플로: 구글이 개발하고 가장 높은 점유율을 보임. 기업용 기능이 많음. - 케라스: 여러 딥러닝 프레임워크를 같은 방법으로 편하게 사용하라 수 있도록 하는 라이브러리. 텐서플로 2.X부터 케라스 API를 기본 사용법으로 채택함. -파이토치: 페이스북이 개발했고 새로운 모형을 만들기 편리해서 학계에서 인기를 끔. 텐서플로 설치 pip install tensorflow GPU 지원을..

[머신러닝 공부] Overview of Colaboratory Features, 머신러닝과 딥러닝 정의

Cells A notebook is a list of cells. cells contain either explanatory text or executable code and its output. 머신러닝의 정의 _ 톰 미첼(Tom Mitchell) 만약 어떤 작업 T에서 경험 E를 통해 성능측정방법인 P로 측정했을 때 성능이 향상된다면 이런 컴퓨터 프로그램은 학습을 한다. 어떤 게 정말 좋은 것인지 말할 수 있는 지에 대한 척도가 정말 좋아진다면 이것은 학습을 하고 있는 것이고 인공지능이라고 말할 수 있다고 봅니다. 예를 들어 어떤 선생님이 있다고 해볼까요? 10년간 열심히 초등학생들을 가르쳤다고 해봅시다. 아이들이 어떤 형태를 보이면 모범생에 속한다거나, 어떤 학생은 그림을 잘 그린다는 패턴이 있을것..