Scientific Computing & Data Science

Written by Geol Choi | Oct. 21, 2017 이번 포스팅에서는 TensorFlow™(TF)의 시각화 도구인 TensorBoard를 이용하여 Computation Graph를 시각화하는 방법에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 실행환경은 다음과 같습니다:OS: Windows 7 64-bitAnaconda: Python 3.6 (5.0.0)TensorFlow: r1.3R: 3.4.2 short summerRStudio: 1.0.136 필자의 실행환경은 위와 같지만, Windows가 아닌 다른 OS 환경에서도 동일한 방식으로 실행할 수 있으리라 예상됩니다. 본 튜토리얼은 딥러닝(Deep Learning;DL)에 대한 기본적인 개념을 이해하고 있으며, TensorFlow의 DL 구현에 대한 기..

본 포스팅에서는 머신러닝과 관련 핵심용어에 대한 설명을 하도록 한다.1. 머신러닝 (Machine Learning; ML)Mitchell에 따르면, ML은 "경험에 의해 자동으로 개선되는 컴퓨터 프로그램을 어떻게 구현할 것인가"와 관련이 깊다. ML은 자연적으로 여러 분야에 걸쳐있으며, 컴퓨터 과학, 통계, 인공지능 및 기타 분야의 다양한 기술을 도입한다. ML 연구의 주요 성과물은 경험으로부터 자동 개선을 가능하게 하는 알고리즘, 컴퓨터 비전, 인공지능, 데이터 마이닝(Data Mining)과 같은 분야 적용할 수 있는 알고리즘 등이다.2. 분류 (Classification)분류는 데이터를 정해진 카테고리에 지정하는 모델을 구축하는 것과 관련이 깊다. 이 모델들은 알고리즘이 학습할 수 있도록 미리 라벨..

모두에게 개방하는 딥러닝명시적인 프로그래밍을 하지 않고 컴퓨터가 학습하도록 하는 머신러닝은 통상적으로 수학자들과 프로그래머들만이 할 수 있는 마법으로 여겨져 왔다. 한 동안 그래왔는데 그에 대해서는 여러가지 이유가 있다.코딩을 할 줄 알아야 할뿐더러 강력한 수학적 스킬이 요구되기 때문이다. 돌아갈 방법은 없지만 완전한 수학적 배경없이도 의미있는 많은 일을 할 수 있다.나는 미래에 우리의 어플리케이션을 보다 스마트하게 만들기 위해 프로그래밍을 하는 우리 모두가 어떤 형태의 딥러닝에 기여하는 과정이라고 믿는다.피쳐 엔지니어링 (Feature Engineering)보통 머신러닝을 위해 컴퓨터가 이해할 수 있는 데이터를 컴퓨터에게 공급해야 한다. 이것은 많은 행과 열로 구성되는 대규모의 스프레드시트 형태로 데이..