Recommanded Free YOUTUBE Lecture: <% selectedImage[1] %>

소개

구글의 TensorFlow를 공부하기 위해서 만든 페이지다. TensorFlow를 공부하기 위해서라고 하면 오해의 소지가 있을 것도 같다. TensorFlow로 머신러닝을 공부하려고 한다는게 정확한 표현인 것 같다.

25년전에 이미 수학을 포기한 몸이라서, 아마 수학까지 덤으로 공부하게 될 것 같다(수학을 주로 하고 TensorFlow가 덤이 될지도).

TensorFlow

TensorFlow는 데이타 플로우 그래프을 이용한 수치 계산을 도와주는 오픈소스 소프트웨어 라이브러리다. 그래프를 구성하는 노드(node)는 수학적 연산을 나타내며, 엣지(edge)는 노드들 사이에 이루어지는 다차원 데이터 배열(multidimensional data arrays)의 통신을 나타낸다. 다차원 데이터 배열은 텐서(Tensor)라고 하는데, 이들의 흐름을 처리하기 때문에 TensorFlow라고 이름을 붙였다.

텐서는 2차원 행렬을 일반화 한 3차원 이상의 다차원 배열을 의미한다. 예를 들어 TCP/IP 패킷은 출발지 IP, 목적지 IP, 출발지 Port, 목적지 Port를 포함하는 4차원 배열 형태의 텐서로 표현할 수 있다. 분석 목적에 따라서 3차원 텐서 혹은 5차원 이상의 텐서로도 표현할 수 있을 것이다.

TensorFlow는 하나의 API호출에 대해서 서버, 데스크탑 모바일 디바이스들에 있는 여러 개의 CPU 혹은 GPU를 컴퓨팅 연산에 사용 할 수 있도록 유연한 아키텍처를 제공한다. 원래는 기계학습(Machine learning)심층 신경망(deep neural networks)의 연구를 위해서 개발된 도구이지만, 다른 목적으로도 사용 할 수 있도록 구성됐다.

공부할 것들

Tensorflow 공식 홈페이지에 있는 문서

기타

  • Nearest Neighbor
  • 선형회귀 : 지금 하고 있다. 얼추 개념은 잡았다.
  • Multi Variable Linear Regress : 하는 중
  • Multilayer Perceptron
  • Convolutional Neural Network
  • Recurrent Neural Network
  • Bidirectional Recurrent Neural Network
  • Dynamic Recurrent Neural Network
  • AutoEncoder

참고

디렉토리

제목 저자 변경일