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AI 이론과 개발의 혼재/Implementation4

엑셀로 쉽게 해보는 다중회귀분석 (해석방법포함) 회귀분석에 대한 이론을 아직 포스팅 하지는 않았지만,, 엑셀로 간단하게 해보고, 해석해보는 방법에 대해서 한 번 알아보도록 하겠습니다. 간단하게 회귀분석은 왜하는 거야? 라는 질문에 답변을 드리자면,, 예를 들어, 직장인의 회사생활 만족도에 대한 설문조사를 해보았다고 생각해볼게요. "현재 당신의 회사생활 만족도는 몇 점인가요?" 저라면,, 점수를 주기 전에 연봉도 생각해보고 나의 동료/상사, 출퇴근 거리 등등을 고려해서 최종 나의 회사생활 만족도 점수를 결정할 것 같아요. 그럼, 추가로 질문 하나 더 ! "우리 회사 직원들의 회사생활 만족도는 어떻게 높일 수 있을까요?" 가장 회사생활 만족도와 연관이 높은 요인을 찾아서, 그 요인을 개선하는게 제일 효과적이지 않을까요? 다중회귀분석은 회사생활만족도(Y)와.. 2020. 6. 1.
딥러닝실습을 위한 간단 개발환경 설정 (Git, Python) for Window 빠른 실습을 위한 간단 개발환경 설정 방법 :-) 사이트 참고 ▼https://github.com/udacity/deep-reinforcement-learning 1. Git 설치하기 for Window참고> http://dev-gabriel.tistory.com/21 2. Anaconda 설치하기참고> https://dwfox.tistory.com/67 3. 개발 가상환경 Setting 4. 관련 library 설치 1)open AI Gym 관련git clone https://github.com/openai/gymcd gympip install -e . 2) RL 관련 pkg 설치git clone https://github.com/udacity/deep-reinforcement-learning.git .. 2019. 1. 9.
AdamOptimizer Save and Restore for Retraining - 딥러닝 재학습 TensorFlow를 이용하여 딥러닝 재학습 하기 이미 기학습된 모델을 불러와 예측/분류 하는 일은 비교적 간편하나,그 모델을 다시 불러와서 재학습시키는 것은 생각보다 까다로웠다. --물론 필자에게만 해당된 얘기일수도^_ㅠ --TensorFlow를 이용하여 딥러닝 재학습을 하기 위한 방법 및 이슈 해결 방안을 기록한다. 방법1. logits, optimizer 재정의 학습한 모델을 먼저 불러와보자. Input Data를 넣을 Placeholder X, X2, Y와 분류 결과를 내뱉는 logits 를 가져왔다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24with tf.Session() as sess : saver = tf.train.imp.. 2018. 8. 30.
Tensorflow, Input pipeline 예제 코드 (string_input_producer) Tensorflow Input Pipeline 구현 TensorFlow를 이용해서 딥러닝을 구현하고자 할 때, 먼저 데이터를 로드하고, 그래프를 정의하고 학습을 하는 코드를 작성할 것이다. 가장 먼저 일어나는 학습 데이터를 불러오는 일은 보통 Numpy나 Pandas로 처리하기도 하지만, 최근에는 메모리 활용을 잘한다는 tf.Data API 또한 많이 이용하고 있다. 내가 만난 문제점은 바로 이 것 ,, 만약 Training Data의 용량이 매~우 클 경우에는 한번에 Load할 경우, 엄청나게 많은 Memory를 잡고있기 때문에 효율적이지 못하다.어떻게 적은 메모리를 사용하면서 대용량의 이미지 데이터를 학습할 수 있을까? string_input_producer 활용방법 1) Image File Dire.. 2018. 8. 28.