뚝딱뚝딱QA

머신러닝의 분류도이다. 다시한번 복기해보자. 우리가 집중해서 봐야할 부분은 지도학습의 분류와 회귀이다. 이걸 기억하고 아래를 보자. 지난 글에서 사용한 예시 코드에서 생성한 모델은 분류모델일까 회귀모델일까? import tensorflow as tf import pandas as pd 파일경로 = ' ' 데이터셋 = pd.read_csv(파일경로) 데이터셋.head() 독립 = 데이터셋[['독립변수1']] 종속 = 데이터셋[['종속변수2']] print(독립.shape, 종속.shape) X = tf.keras.layers.Input(shape=[1]) Y = tf.keras.layers.Dense(1)(X) ------------! model = tf.keras.models.Model(X, Y) mod..

다시 한번 인공지능 기술의 포함관계와 머신러닝의 분류에 대해 복기하고 딥러닝으로 넘어가자. deep learning은 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 정보를 처리하는 기술이다. 딥 러닝이라는 단어의 어원은 neural network로, 인간의 신경을 모방한다는 점을 따왔다. 뉴럴 네트워크는 일종의 머신러닝 알고리즘으로, 사람의 두뇌가 작동하는 것을 모방하여 기계가 학습할 수 있게 해주는 기술이다. 그리고 이와 유사한 알고리즘에는 결정트리, 랜덤포레스트, KNN, SVM 등이 있다. 그렇다면 tensorflow는 무엇일까? 바로 라이브러리이다. 이와 유사한 라이브러리에는 PyTorch, Caffe2, Theano 등이 있다. 그리고 텐서플로우에서 사용하는 알고리즘이 뉴럴 네트워크이고 이를 통해 해결하려는..