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인공지능(AI),머신러닝,딥러닝 등 머신러닝 관련 용어들은 누구나 다 많이 들어보았을 것이다. 텐서플로우는 머신러닝을 쉽게 다루기 위한 도구라고 이해해볼수 있다.머신러닝 관련 분야 또는 통계학(분석) 분야의 일을 하거나 학습을 하고 있는 사람 들이라면 한번쯤은 들어보았을 것이다. 통계언어 R이 통계(분석) 전문가에게 맞춤형 언어라면, 텐서플로우는 언어가 아니라 비교하긴 애매하지만 , 개발자 친화적 머신러닝 프레임워크라고 이해하고 넘어가자.사실 개발자 친화적이라고는 하지만 수학,통계적 이해와 머신러닝,딥러닝에 대한 이해가 없이는 처음 시작부터 많은 어려움을 겪을 수 있고, 중도에 포기할 수도 있으리라 생각한다.아래는 텐서플로우의 정의 이다.#텐서플로우란? 텐서플로우(Tensorflow)는 데이터를 그래프(..

머신러닝 시스템의 종류와 텐서플로우 알고리즘 종류 머신러닝 시스템의 종류는 굉장히 많으므로 다음 기준으로 넓은 범주에서 분류하면 이해해 도움이 된다.사람의 감독하에 훈련하는 것인지 그렇지 않은 것인지(지도,비지도,준지도,강화 학습)실시간으로 점진적인 학습을 하는지(안라인 학습과 배치 학습)단순하게 알고 있는 데이터 포인트와 새 데이터 포인트를 비교하는 것인지 아니면 훈련 데이터셋에서 데이터 사이언티스트들 처럼 패턴을 발견하여 예측 모델을 만드는지(사례 기반 학습과 모델 기반 학습)일단 아래에서는 지도 학습과 비지도 학습에 대해서 먼저 알아보고 넘어가겠다.지도학습(Supervised learning)지도학습에는 알고리즘에 주입하는 훈련 데이터에 레이블(Label)이라는 원하는 답이 포함된다. (그림 1-5..