텐서플로

[Python] Tensorflow 실습

36. Tensorflow 실습 36.1 TensorFlow의 주요 개념 36.1.1 오퍼레이션(Operation) 그래프 상의 노드 하나 이상의 텐서를 받을 수 있음 계산을 수행하고 결과를 하나 이상의 텐서로 리턴 36.1.2 텐서(Tensor) 일종의 다차원 배열 내부적으로 모든 데이터는 텐서를 통해 표현됨 그래프 내의 오퍼레이션 간에는 텐서만이 전달됨 36.1.3 세션(Session) 그래프를 실행하기 위해서 필요한 객체 36.1.4 변수(Variables) 그래프의 실행 시 파라미터를 저장하고 갱신하는데 사용됨 메모리 상에서 텐서를 저장하는 버퍼 역할

[Python] Tensorflow 기초

35. Tensorflow 기초 35.1 머신러닝 / 인공지능 35.1.1 인간이 코딩 등으로 사전에 정의 내린 행동이 아닌 행동을 하도록 하는 것에 가까운 개념(Arthur Samuel, 1959) 35.1.2 스팸필터, 상품추천, 자율주행차 등의 다양한 분야에서 활용되고 있음 35.1.3 머신러닝은 러닝, 즉 "학습"의 개념이 포함됨 35.2 학습 머신러닝을 코딩한다는 것은 결국 "학습"하는 방법을 코딩한다는 것 어떻게 학습을 시킬 것인가? = 어떻게 시행착오를 거치게 할 것인가? 35.2.1 어떤 목표를 정해 놓고 목표를 달성하게 할 경우 의도된 결과를 도출하도록 하는 것 35.2.2 손실 함수, 비용 함수(cost function, loss function) 학습을 통해 그 값을 최소로 만드는 것..