Tensorflow 1.x (2) 썸네일형 리스트형 [ML] Tensorflow를 이용해 (Binary and Multi)Logistic Regression 구현하기 🔉해당 자료 내용은 순천향대학교 빅데이터공학과 김정현 교수님의 수업자료에 기반하였으며 수업자료의 저작권 문제로 인해 수업자료를 직접 이용하지 않고 수업자료의 내용을 참고하여 본인이 직접 작성하였으므로 저작권 문제가 발생하지 않음을 필히 알려드립니다. 이번 포스팅에서는 저번 시간인 Tensorflow를 이용한 뉴럴네트워크 구현하기에서 배웠던 기본 문법과 구현 과정을 기반으로 회귀 모델이지만 분류 문제해결에 사용되는 Logistic Regression 모델을 구현해보려고 한다. Logistic Regression에서도 이진(Binary) 분류인지 다중(Multi)분류인지에 따라 사용하는 활성함수의 종류가 다르다. 이제 예시 데이터를 사용해서 각 모델을 텐서플로우를 이용해 구현해보자. 1. Logistic R.. [ML] Tensorflow를 이용해 Neural Network 구현하기 🔉해당 자료 내용은 순천향대학교 빅데이터공학과 김정현 교수님의 수업자료에 기반하였으며 수업자료의 저작권 문제로 인해 수업자료를 직접 이용하지 않고 수업자료의 내용을 참고하여 본인이 직접 작성하였으므로 저작권 문제가 발생하지 않음을 필히 알려드립니다. 이번 대학교 4학년 마지막 학기에 '딥러닝과 응용'이라는 수업을 듣게 됬다. 1학기에 들었던 수업인 머신러닝의 내용을 기초로 하지만 딥러닝 관련 모델에 수업 내용이 집중될 것 같다. 딥러닝을 모델하는 여러가지 언어와 툴이 있지만 해당 수업에서는 Python을 이용한 Tensorflow 1.x 버전을 사용하여 진행된다. 앞으로 이 수업에 관련된 포스팅은 이론과 실습 두 가지를 동시에 하거나 번갈아가면서 글을 게시할 예정이다. 또한 현재 Tensorflow 2... 이전 1 다음
