thinkbot 다중클래스 돕자클럽 머신러닝 기계학습 MachineLearning10 CNN (2) 모델 훈련 Model TrainingN-방식 분류 수행을 위한 일반적인 네트워크 훈련방법은 소프트맥스 회귀로 알려진 다항 로지스틱 회귀(multinomial logistic regression) 입니다. The usual method for training a network to perform N-way classification is multinomial logistic regression, aka. softmax regression. 소프트맥스 회귀는 네트워크 출력에 softmax 비선형을 적용하여, 정규화된 예측과 레이블의 one-핫 인코딩(1-hot encoding) 간의 교차-엔트로피(cross-entropy)를 계산 합니다. Softmax regression applies a softmax n.. 2016. 4. 30. CNN (1) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)참고: 이 교본은 기계학습(ML)에 관한 전문 지식과 경험을 가진 고급 사용자를 대상으로 한 TensorFlow 교본 입니다. NOTE: This tutorial is intended for advanced users of TensorFlow and assumes expertise and experience in machine learning.개요OverviewCIFAR-10분류는 ML의 일반적인 벤치마크 문제입니다. CIFAR-10 classification is a common benchmark problem in machine learning. 10개 카테고리에 걸쳐 RGB 32 × 32 픽셀 이미지를 분류하는 것이 문제입.. 2016. 4. 30. TensorFlow Introduction (8) Introduction 소개TensorFlow is a general-purpose system for graph-based computation. A typical use is machine learning. We'll introduce the basic concepts of TensorFlow using some simple examples. TensorFlow는 그래프-기반 계산(computation)을 위한 범용 시스템입니다. 일반적으로 기계학습(ML)에 사용됩니다. 몇 가지 간단한 예제를 사용하여 TensorFlow의 기본 개념을 소개합니다.TensorFlow gets its name from tensors, which are arrays of arbitrary dimensionality. A .. 2016. 3. 31. 머신러닝 (ML) 의 실제 적용 사례 머신러닝 (ML) 의 실제 적용 사례 최근 들어 업종을 불문하고 기업들은 각 분야에 ML을 사용해서 효율적으로 작업을 수행함으로써 수익을 늘리거나 비용을 줄이려고 합니다. ML의 폭넓은 활용과 다용도성을 보여주는 다음과 같은 7가지 사례가 있습니다 . 1. 사기방지 1 억 5 천만 개의 디지털 지갑을 통해 연간 2 천 억 달러 이상의 결제를 처리하는 PayPal은 온라인 결제업계의 선두 주자입니다. 이 정도 규모라면 사기 비율이 낮다 해도 사기의 절대 금액은 상당 규모에 이릅니다. 창업 초기에는 월별 사기 피해 금액이 1,000만 달러에 이르렀던 적이 있었습니다. 페이팔은 이 문제를 해결하기 위해 최고의 연구원들로 팀을 꾸렸고 이 팀은 최신 ML 기법을 사용해 사기성 결제를 실시간으로 식별하는 모델을 구.. 2016. 1. 29. 이전 1 2 3 다음