줘이리의 인생적기

데이터의 경향성을 잘 설명하는 하나의 직선을 예측하는 선형 회귀(Linear Regression)에 대해 공부해보겠습니다. 예를 들어, 키와 몸무게 2개의 데이터 경향성을 보면 키가 클수록 몸무게가 많이 나갈 확률이 높습니다. 또, 날씨의 온도와 호빵의 판매량 2개의 데이터 경향성을 보면 날씨가 추울수록 호빵이 많이 판매될 확률이 높습니다. 저는 통계청에 재미있는 통계들이 많이 있어서 2개의 데이터를 뽑아 어떤 경향성이 있는지 확인해보려고 합니다. kosis.kr/easyViewStatis/visualizationIndex.do KOSIS 국가통계포털 kosis.kr 저는 이 곳에서 2017년 지역별로 학령인구와 고령인구비율 데이터를 가지고 이 두 데이터가 어떤 경향성을 가지고 있는지 선형 회귀로 예측해..

그래프와 어느정도 친해졌으니 앞서 배운 XOR 학습 시킬 때 잘 되고 있는지 시각화 해보겠습니다. import tensorflow as tf import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([[1,1], [1,0], [0,1], [0,0]]) y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(units=2, activation='sigmoid', input_shape=(2,)), tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='sigmoid')]) model.compile(optimize..

딥러닝 데이터 그래프를 그리기 전에 matplotlib.pyplot와 친해져보도록 하겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf x = range(20) y = tf.random.normal([20], 0, 1) #1 plt.plot(x, y) plt.show() #2 plt.plot(x, y, 'ko') plt.show() #3 plt.plot(x, y, 'k-') plt.show() #4 plt.plot(x, y, 'k--') plt.show() #5 plt.plot(x, y, 'ro') plt.show() #6 plt.plot(x, y, 'y-') plt.show() #7 plt.plot(x, y, 'b--') plt.show() 빨..

결론부터 말하자면, 하나의 퍼셉트론으로는 간단한 XOR연산자도 만들어낼 수 없습니다. (Marvin Minsky, Seymour Papert가 증명) 안 되는 XOR 네트워크를 만들어볼 텐데, 앞서 공부한 OR, AND 연산처럼 XOR 진리표부터 보겠습니다. import tensorflow as tf import math import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + math.exp(-x)) x = np.array([[1,1], [1,0], [0,1], [0,0]]) y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) # 거짓 참 참 거짓 w = tf.random.normal([2], 0, 1) b = tf.random.normal([1], 0, 1..