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TIL/Machine Learning2

Tensorflow.js | 머신러닝 모델 만들기(지도학습 회귀) 날짜: 2021.01.04-2021.01.12 키워드: 지도학습-회귀, tensorflow.js, 생활코딩 머신러닝야학 요약: 나의 모델을 만들고, tensorflow.js api 살펴보기 순서: 과거의 데이터 입력 → 모델 모양 만들기 → 데이터로 모델 학습(FIT)시키기 → 모델 활용 Tensorflow.js 나의 모델 만들기 1. 과거의 데이터(온도, 판매량) 입력 과거의 데이터를 준비한다. 온도에 따른 레모네이드 판매량 데이터로 가정한다. tf.tensor() 함수를 통해서 tensor의 형태로 과거의 데이터를 담은 원인과 결과 변수를 생성한다. // Pass an array of values to create a vector. tf.tensor([1, 2, 3, 4]).print(); 2. 모델.. 2021. 1. 19.
Tensorflow.js | 이미지 분석 모델 활용하여 강아지 종 예측하기 날짜: 2020.12.30-2021.01.05 공부 키워드: 머신러닝 기초, 텐서플로 기초 공부한 방법: 교재, 생활코딩 머신러닝 야학 요약: 생활코딩 머신러닝 야학 강의를 통해서 기초적인 머신러닝의 체계를 파악했다. 데이터유무, 찾고자 하는 종속변수의 형태 등을 통하여 나에게 필요한 머신러닝을 판단할 수 있다. 텐서플로.js를 통해서 강아지 사진 데이터로 강아지 종을 예측할 수 있는 mobilenet 이미지 분석 모델을 활용하여 아래 사진과 같은 결과를 얻었다. 머신러닝 기초 머신러닝에는 지도학습과 비지도학습, 강화학습이 있다. 정답이 있는 것은 지도학습, 관찰을 통해 의미를 추출하는 통찰을 요구하는 것은 비지도학습이다. 규칙의 반복을 통해서 더 좋은 답을 찾고 고수가 되는 것은 강화학습이다. 지도학습.. 2021. 1. 19.