텐서플로우 학습 예제

tf를 사용합니다. 그라데이션테이프 컨텍스트를 사용하여 모델을 최적화하는 데 사용되는 그라데이션을 계산합니다. 이에 대한 자세한 예는 열망 실행 가이드를 참조하십시오. 이 튜토리얼은 예를 통해, TensorFlow에 쉽게 다이빙을 위해 설계되었습니다. 가독성을 위해 TF v1 및 v2 모두에 대해 설명이 포함된 노트북과 소스 코드가 모두 포함되어 있습니다. 이 자습서에서는 Python에서 딥 러닝 프로젝트에 대한 코드를 작성할 수 있는 TensorFlow 버전을 다운로드합니다. TensorFlow 설치 웹 페이지에, 버추얼 엔프를 사용 하 여 TensorFlow를 설치 하는 가장 일반적인 방법 및 최신 지침 의 일부를 볼 수 있습니다., 핍, 도커 그리고 마지막으로, 또한 귀하의 개인 컴퓨터에 TensorFlow를 설치 하는 다른 방법 중 일부. 이 시점에서, 우리는 단지 거의 모든 단일 ML 알고리즘으로 가능한 텐서의 함수로 우리의 기계 학습 문제를 변환해야합니다. 신경망을 고려하십시오.

신경망은 무엇으로 분해됩니까? 이제 데이터 집합의 피처 요소는 모양(batch_size, num_features)이 있는 배열입니다. 의 처음 몇 가지 예를 살펴 보자 : 다음으로, 우리는 매트릭스 작업의 일부를 설명합니다. 선형 회귀와 같은 기계 학습 모델에 는 중요한 경향이 있습니다. 곱셈, 전치, 결정자, 곱셈, sol 및 기타 와 같은 기본 행렬 작업을 수행하는 몇 가지 코드를 작성해 보겠습니다. 기계 학습을 사용하지 않고 네 가지 기능과 홍채 종 간의 관계를 확인할 수 있습니까? 즉, 전통적인 프로그래밍 기법(예: 많은 조건문)을 사용하여 모델을 만들 수 있습니까? 꽃잎과 sepal 측정 사이의 관계를 특정 종에 대한 관계를 결정하기에 충분한 시간 동안 데이터 집합을 분석한 경우일 수 있습니다. 그리고 더 복잡한 데이터 집합에서 불가능할 수도 있습니다. 좋은 기계 학습 접근 방식은 여러분을 위한 모델을 결정합니다. 적절한 기계 학습 모델 유형에 충분한 대표 예제를 공급하면 프로그램에서 관계를 파악합니다.

홍채 데이터 집합은 MNIST 데이터 집합과 함께 패턴 인식 문헌에서 찾을 수 있는 가장 잘 알려진 데이터 집합 중 하나일 것입니다. 일종의 기계 학습 분류 문제에 대한 “Hello World” 예제입니다. 그것은 1936 년에 로널드 피셔에 의해 처음 도입되었습니다. 그는 영국의 통계학자이자 식물학자였으며 이 논문에서 이 사례를 사용했는데, 이 사례는 분류학적 문제에서 여러 측정을 사용했는데, 이는 오늘날에도 종종 언급됩니다. 데이터 집합에는 각각 50개의 인스턴스로 구성된 3개의 클래스가 포함되어 있습니다. 각 클래스는 아이리스 세토사, 아이리스 버지니아, 아이리스 versicolor : 홍채 식물의 한 종류를 의미한다. 첫 번째 클래스는 다른 두 클래스와 선형으로 분리할 수 있지만 후자의 두 클래스는 서로 선형으로 분리할 수 없습니다. 각 레코드에는 다섯 가지 속성이 있습니다: 고급 Keras API는 딥 러닝 모델을 만들고 학습하는 빌딩 블록을 제공합니다.

이러한 초보자 친화적인 노트북 예제로 시작하여 TensorFlow Keras 가이드를 읽어보십시오. TensorFlow에 대한 명확하고 간결한 예제를 찾으려는 초보자에게 적합합니다. 기존의 `원시` TensorFlow 구현 외에도 최신 TensorFlow API 사례(예: 레이어, 추정기, 데이터 집합 등)도 찾을 수 있습니다.

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