파이선 코딩을 배우는 초보자도 머신 러닝에 한번 도전해 보자.
머신 러닝을 배우려는 초보자들이 가지게 될 의문점들을 하나하나 찾아내어
실제 풀어보고 결과를 확인해볼 수 있도록 완전히 뒷문으로 들어가 시작하는 머신 러닝!
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텐서플로우로 Deep Learning을 한다고 해서 scikit-learning 의 결과와 그다지 달라질 것은 없으나 MNIST 수기문자 인식 문제 와 CNN 코드 예제를 대상으로 Deep Learning 문제를 많이 다루어 보았으면 Iris flowers 데이터를 상대로도 TensorFlow 로 다루어 보는 것도 좋은 경험이 될 것이다.
구체적인 내용은 아래의 스팀잇 url 주소에서 전체 내용을 읽어보도록 하자.
https://steemit.com/kr/@codingart/1-14-iris-flowers-data-tensorflow-deep-learning
Iris data를 사용하여 scikit-learn 이 아닌 텐서플로우로 머신 러닝을 해보자. scikit-learn 라이브러리에서 사용하는 Iris data 포맷이 TensorFlow에서 요구되는 포맷과 달라 별도로 준비한 데이터 파일 즉 Iris.train 과 Iris.test 를 사용하기로 하자. 학습을 위한 Iris train은 Iris 꽃별로 각 40개씩 테스트를 위한 Iris.test는 각 10개씩 데이터로 구성된다.
아래의 파일을 다운받아 실행보자.
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