강의 (2) 썸네일형 리스트형 5. TensorFlow 2.x - Logistic Regression 예제 참고: https://youtu.be/eOFShZfAsNQ?si=sbaQZBlrXOpip8aa 앞의 글에서 배운 Logistic Regression 이론은 상부 그림과 같다. 테스트 데이터를 통해 선형회귀식을 구하고 이 결과를 sigmoid 함수에 넣어서 그 확률을 테스트 데이터의 정답과 비교해서 그 오차를 줄여나가는 방식이다.이것을 Keras 에서는 아래 그림과 같이 구현한다. 그림에서 보듯이 실제 계산은 노란색 원형부분에서 다 하지만, 앞에 flatten하는 부분이 필요하다. 그럼 이를 코드로 만들어 보자. 여기서는 google colab에서 동작하였고, 샘플 데이터는 링크에서 받을 수 있다. (본인 컴퓨터에서 해도 아무 문제없다.) 입력 데이터는 피마 인디언 부족의 당뇨병 발병 여부를 조사한 데이터.. 1. TensorFlow 2.x - Eager Execution, Keras 시작 참고: https://youtu.be/YglrA-qoKa4?si=ACcl_1RD962Mnvphhttps://youtu.be/Ke70Xxj2EJw?si=mvkRTsikmUpgqHIE 아래 내용은 위의 유튜브를 보면서 학습한 내용입니다. -- Eager ExecutionTensorFlow 1.x 와 2.0의 큰 차이는 Eager Execution. --> 일반적인 python에서 하는 연산처럼 텐서를 다룰 수 있다.1.x에서는 Tensor 변수를 다루기 위해서 계산 그래프를 선언하고 세션을 통해 텐서를 주고 받으며 계산.2.x에서는 그래프와 세션을 만들지 않고 계산이 가능하며 numpy()를 이용하면 텐서와 넘파이 타입으로 변환 가능. 2024년인 지금에 와서는 당연하게 받아 들이는 내용이다. -- Kera.. 이전 1 다음
