주니어 개발자의 대나무숲

linear regression은 가장 기본적인 머신러닝의 기법 중 하나로, 데이터를 선형 상관 관계로 모델링해 우리가 알고자 하는 값을 예측해내는 방식입니다. 간단한 예시를 통해 linear regression이 무엇인지 알아보도록 하겠습니다. (출처 : https://medium.com/simple-ai/linear-regression-intro-to-machine-learning-6-6e320dbdaf06) 1. Data (데이터) 위 그래프의 가로축을 x, 세로축을 y라고 했을 때 data(빨간 점) 은 다음과 같은 의미를 갖습니다. 우리가 linear regression을 이용해서 풀고자 하는 문제는 'x의 값을 알 때, y의 값은 어떻게 될 것인가?' 입니다. 즉, 내가 하루 평균 이만큼 공부..

1. Data flow graph 머신러닝은 복잡한 mathematical expression의 반복적인 computation의 결과라고 할 수 있습니다. 텐서플로우는 이러한 computation 과정을 data flow graph라는 방향 그래프를 이용해서 나타냅니다. 이 그래프에서 node와 edge는 각각 node : operator edge : data 가 됩니다. 위의 그래프는 간단한 data flow graph입니다. 각 node는 상수를 입력받거나 두 숫자를 더하는 operator로 이루어져 있고, edge는 실수형 data가 자리하고 있습니다. 아래에서, 위의 data flow graph를 tensorflow를 이용해 구현해보도록 하겠습니다. 2. Tensor tensor는 data flo..