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물론 지금까지 다루어 오던 아두이노 엘렉트로닉스류의 코딩이 안드로이드 OS의 지원을 받는 스마트 폰에서 앱 코딩을 지원하는 앱인벤터와 조우하는 경우 아두이노 코딩이 보다 강력한 시너지를 받을 수 있었지만 한편 PC의 Processing에서 시리얼/이더넷 인터페이스나 무선 와이파이에 의한 아두이노 인터페이스 코딩이 가능하다면 아두이노 사물인터넷 코딩의 끝판을 볼 수 있을 듯하다.
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Rosenblatt 의 퍼셉트론에 있어서 웨이트 벡터 업데이트를 중심으로 하는 알고리듬이 문제가 없다는 점은 확인이 되었으나 지금의 머신러닝 이해와는 많이 동 떨어진 면이 있다. 머신 러닝 결과 차원에서는 Rosenblatt이나 TensorFlow와 마찬가지로 학습한대로 제대로 라벨 값이 얻어지느냐의 문제이다. ...
다음 사이트로 이동해서 마저 읽으셰요.
https://steemit.com/kr/@codingart/2-7-rosenblatt-perceptron-n-2-tensorflow-softmax
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