Machine Learning , AI, Arduino Coding

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! __________________________________________________________________________..

머신 러닝에 관심내지는 호기심을 가지게 된 것은 바로 2016년 상반기 세기적인 승부로 기록된 이세돌 프로기사와 알파고와의 한 판 대결이었다. 그 당 시 필자의 코딩 실력이란 컴퓨터 학원에서 배우는 수준 정도의 아두이노 C/C++ 정도였다면 믿을 수 있을까? 물론 1980년대에 포트란 코딩..

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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! __________________________________________________________________________..

# x+lnx=2_regression_01.py import tensorflow as tf from pylab import * a = 1.0 b = 2.0 c = -1.0 d = -2.0 t = arange(0.05,3.0,0.01) s = t+log(t)-2.0 plot(t,s) xlabel("X") ylabel("Y") title("Logarithmic Equation:y=x+ln(x)-2") grid(True) show() #x_train = [0.05, 1.5, 3.0] x_train = [0.05] y_train = [-4.9457] #y_train = [-4.9457,-0.09453, 2.0986] W = tf.Variable(tf.random_uniform(..

# rec_eqn_regression_01.py import tensorflow as tf a = 0.5 x_train = [1.0, 4.0] y_train = [-0.5, 1.0] W1 = tf.Variable(tf.random_uniform([1],0.5, 1.0, dtype = tf.float32, name='weight')) hypothesis = 0.5*(x_train - W1) cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis - y_train)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.6) train = optimizer.minimize(cost) sess = tf.Session() sess.r..

# x_1_3_eqn_regression_01.py import tensorflow as tf x_train = [1.0, 2.0] y_train = [1.0, 1.2599] W1 = tf.Variable(tf.random_uniform([1],0.5, 1.0, dtype = tf.float32, name='weight')) hypothesis = (x_train - W1)**(1./3.) cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis - y_train)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.05) train = optimizer.minimize(cost) sess ..

# x2sinxeqn_regression_01.py import tensorflow as tf x_train = [-2.0, -0.7, 0.4, 2.0] y_train = [-0.0059696,0.2037, 0-.05437, 0.0059696] W1 = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-2.0, -1.8, dtype = tf.float32, name='weight1')) W2 = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-0.5, +0.5, dtype = tf.float32, name='weight2')) W3 = tf.Variable(tf.random_uniform([1], 1.8, +2.0, dtype = tf.floa..

# sinxeqn_regression_01.py import tensorflow as tf x_train = [-2.0, -0.7, 0.4, 2.0] y_train = [-0.7518,-0.2674, 0.05905, 0.7518] W1 = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-3.2, -3.0, dtype = tf.float32, name='weight1')) W2 = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-0.5, +0.5, dtype = tf.float32, name='weight2')) W3 = tf.Variable(tf.random_uniform([1], 3.0, 3.2, dtype = tf.float32, name='weight3')) hypoth..

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! 우선 아래 url 을 방문하여 url 로 구성된 본 서의 목차 파..