< TensorFlow >
※ 그래프를 그려주는 python 라이브러리
▷ 구성요소
- Tensor : 다차원 배열 (데이터)
- node : 수치연산(+, -, *, /), 데이터의 입출력
- Edge : node와 node를 연결하는 선으로, 이 선을 따라서 Tensor가 이동
▷ Graph를 만들고 실행해야 원하는 값을 출력할 수 있다.
- Graph를 생성하는 단계
- Graph를 실행하는 단계 → Session
▷ 사용자로부터 데이터를 입력 받으려면 placeholder라는 값을 받아들이기 위한 node를 사용해야한다.
< TensorFlow - Linear Regression >
- TensorFlow는 python 기반으로 생성된 ML을 위한 플랫폼이다.
- 이번 예제에서는 1.15 버전을 사용
- pip install tensorflow == 1.15
- node를 생성하고, node들을 연결하여 그래프를 생성
- 그래프를 실행하기 위해서 Session을 생성해야 함
※ Linear Regression Model Graph
1. node 실습
2. placeholder 실습
※ placeholder를 만들어두고, feed dictionary를 활용하여 Tensor를 mapping하는 방식
3. 간단한 ML 실습
4. 간단한 ML 학습 및 예측 실습
5. 오존데이터를 활용한 학습 및 예측 실습
'Python > Data Analysis' 카테고리의 다른 글
| Data Analysis / ML / Logistic Regression(2) (0) | 2020.10.08 |
|---|---|
| Data Analysis / ML / Logistic Regression(1) (0) | 2020.10.07 |
| Data Analysis / ML / Normalization (0) | 2020.10.04 |
| Data Analysis / ML / Linear Regression Model (0) | 2020.10.04 |
| Data Analysis / ML / Basic Concept(2) (0) | 2020.09.22 |
