Industry 4.0 (96) 썸네일형 리스트형 Data Set & 독립변수 , 종속변수 표 = Data Set 한 줄 정리 독립변수는 원인이다. 종속변수는 결과다. 독립변수와 종속변수의 관계를 인과관계라고 한다. 인과관계는 상관관계에 포함된다. 첫 번째 신경망 훈련하기: 기초적인 분류 문제 이 튜토리얼에서는 운동화나 셔츠 같은 옷 이미지를 분류하는 신경망 모델을 훈련합니다. 상세 내용을 모두 이해하지 못해도 괜찮습니다. 여기서는 완전한 텐서플로(TensorFlow) 프로그램을 빠르게 살펴 보겠습니다. 자세한 내용은 앞으로 배우면서 더 설명합니다. 여기에서는 텐서플로 모델을 만들고 훈련할 수 있는 고수준 API인 tf.keras를 사용합니다. 패션 MNIST 데이터셋 임포트하기 10개의 범주(category)와 70,000개의 흑백 이미지로 구성된 패션 MNIST 데이터셋을 사용하겠습니다. 이미지는 해상도(28x28 픽셀)가 낮고 다음처럼 개별 옷 품목을 나타냅니다: 패션 MNIST는 컴퓨터 비전 분야의 "Hello, World" 프로그램격인 고전 MNIST 데이터셋을 대신해서 자주 사용됩니.. 텐서플로 2.0 시작하기 공홈의 튜토리얼을 기반으로 공부를 하기로 한다 https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner 텐서플로 2.0 시작하기: 초보자용 | TensorFlow Core Note: 이 문서는 텐서플로 커뮤니티에서 번역했습니다. 커뮤니티 번역 활동의 특성상 정확한 번역과 최신 내용을 반영하기 위해 노력함에도 불구하고 공식 영문 문서의 내용과 일치하지 않을 수 www.tensorflow.org Tensorflow 2.0.0 버전 설치 MNIST 데이터셋을 로드하여 준비합니다. 샘플 값을 정수에서 부동소수로 변환 층을 차례대로 쌓아 tf.keras.Sequential 모델을 만듭니다. 훈련에 사용할 옵티마이저(optimizer)와 손실 함수를 선택 모델을 훈련하고.. TensorFlow 2.0 설치 conda create -n tensorflow2 python=3.7 Proceed ([y]/n)? y 설치완료 제대로 설치되었는지 확인하기 activate tensorflow2 좌측에 base 에서 tensorflow2 로 바뀐것을 확인 할 수 있다 이제 이 상태에서 pip install tensorflow-gpu 를 입력해준다 다운로드 완료 GPU가 정상 작동하는지 확인해보기 위해 아래의 코드를 입력해본다 python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))" (1000, 1000) 크기의 정규분포 랜덤값의 총합이 반환되는 것을 확인하였다 설치 완료! TensorFlow 에 필요한 Visual 2015 재배포 다운로드 https://visualstudio.microsoft.com/ko/vs/older-downloads/?rr=https://www.tensorflow.org/install/pip%3Fhl%3Dko%26lang%3Dpython3 Visual Studio 이전 다운로드 - 2017, 2015 및 이전 버전 Visual Studio Community, Professional 및 Enterprise 소프트웨어의 이전 버전을 다운로드하세요. 여기서 Visual Studio(MSDN) 구독에 로그인하세요. visualstudio.microsoft.com 아래의 그림과 같은 걸로 다운로드 받습니다 cuDNN 설치 아래의 사이트에 접속하고 회원가입도 하여야 합니다 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 압축을 풀어주세요 압축을 풀었는 파일들을 기존 CUDA 설치 파일에 내용을 덮어씌웁니다 기존 CUDA 경로 - ( C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 ) 모든 설치 끝 CUDA 설치 https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive CUDA Toolkit 10.0 Archive Select Target Platform Click on the green buttons that describe your target platform. Only supported platforms will be shown. Operating System Architecture Distribution Version Installer Type Do you want to cross-compile? Yes No Select Host Platform Click developer.nvidia.com Visual Studio Integration 체크 해제 Gaussian Mixture Model GMM Gaussian Mixture Model (GMM)은 이름 그대로 Gaussian 분포가 여러 개 혼합된 clustering 알고리즘이다. 현실에 존재하는 복잡한 형태의 확률 분포를 [그림 1]과 같이 KK개의 Gaussian distribution을 혼합하여 표현하자는 것이 GMM의 기본 아이디어이다. 이때 KK는 데이터를 분석하고자 하는 사람이 직접 설정해야 한다. [그림 1] 여러 Gaussian distribution의 혼합 분포 주어진 데이터 xx에 대해 GMM은 xx가 발생할 확률을 [식 1]과 같이 여러 Gaussian probability density function의 합으로 표현한다. [식 1]에서 mixing coefficient라고 하는 πkπk는 kk번째 Gaussian distr.. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 12 다음
