Tensorflow Basic #1

모두를 위한 딥러닝 강좌를 듣고 배운 내용을 기반으로 기록합니다.

머신러닝이란?

• 기존 프로그래밍의 한계에 대한 대안으로 시작 됨
• 데이터를 주고 그것을 컴퓨터가 학습하도록 하게 하자는 것이 핵심 아이디어. ex) 스팸메일 자동필터링, 자동주행운전 …

컴퓨터의 데이터 학습 방법

데이터를 학습하는 방법에 따라 Supervised learning / Unsupervised learning 으로 나뉨

• Supervised Learning

  머신러닝 방법 중에서 가장 흔히 쓰이는 방법으로써, 학습에 사용되는 데이터에 결과가 정해져 있는 경우(Training data set)를 통한 학습을 하는 것이다. (Learning w/ labeled examples)

  ex) cat : (다수의 고양이 사진들) / dog : (다수의 강아지 사진들) …

  

  
  조금 더 일반적으로 쓰이는 경우에 대해 이야기하자면 다음과 같이 표현할 수 있다.
  

  

  ​

  또 다른 예로, 아래와 같이 지역,평수,층수에 따른 가격 데이터가 있다고 하자

  

  가격은 앞의 3개 조건에 따라 변화하는 결과인데, 이 지역,평수,층수와 같은 조건을 Feature 또는 Attribute 라고 하며, 이 Feature에 따라 결정되는 값을 Targeted value(목적값) 이라고 한다.

• Unsupervised learning

  일일이 데이터에 label을 줄 수 없는 경우.
  ex) 구글 뉴스 그루핑, 단어 클러스터링 : 유사한 소재를 그루핑하는 것. 사전에 데이터를 주어 미리 레이블링 하기 어렵다.

Supervised Learning 의 종류

1. Regression
   ex) 공부한 시간을 기반으로 점수(0점~100점)를 예측하는 것

2. Binary classification
   ex) 공부한 시간을 기반으로 Pass/NotPass 여부를 예측하는 것

3. Multi-label classification
   ex) 공부한 시간을 기반으로 Letter Grade(A,B,C,D,F) 를 예측하는 것

Tensorflow에 대하여

텐서플로우란?

텐서플로우는 그래프라고 하는 자료구조(Data Structure)처럼 동작한다는 것을 알려주는 그림이다.

텐서플로우(TensorFlow)는 기계 학습과 딥러닝을 위해 구글에서 만든 오픈소스 라이브러리이다. 데이터 플로우 그래프(Data Flow Graph) 방식을 사용하여 연산을 수행한다.

텐서플로우는 크게 두 가지로 구성되어 있다.

• 노드 : 주로 수학적인 연산 (Mathematical operations), 데이터 입/출력, 그리고 데이터의 읽기/저장 등의 작업을 수행한다.
• 엣지 : 데이터를 담고 있다. 정확히는 노드들 간의 데이터의 흐름을 나타내며, 동적 사이즈의 다차원 배열(tensor)을 실어나른다. 여기서 tensorflow 라는 용어가 생성된 것이다. (Multidimensional data arrays(tensors) communicated between nodes.)

텐서란?

Tensor란 학습 데이터가 저장되는 다차원 배열을 뜻한다.
텐서를 이야기 할 때 일반적으로 Ranks , Shapes , Types 를 이야기한다.

1. Rank : “몇차원 Array인가?”

2. Shapes : “각각의 Array에 원소가 몇 개씩 들어있는가?”

텐서플로우의 특징

• 데이터 플로우 그래프를 통한 풍부한 표현력
• 코드 수정 없이 CPU/GPU 모드로 동작
• 아이디어 테스트에서 서비스 단계까지 이용 가능
• 계산 구조와 목표 함수만 정의하면 자동으로 미분 계산을 처리
• Python/C++를 지원하며, SWIG를 통해 다양한 언어 지원 가능

텐서플로우의 핵심 매커니즘

텐서플로우는 크게 다음의 세 가지 구조로 나뉘어 실행된다.

1. 그래프를 Build한다 : Build graph using TensorFlow operations
2. 그래프를 실행한다 : Feed data and run graph(operation)
3. 연산 수행 결과 값을 return한다 : Update variables in the graph and return values

참고 URL

텐서플로우 시작하기
맨땅에 해딩 머신러닝 #1