본문 바로가기

Life

Tensorflow 사용해서 선형회귀(Linear Regression)분석 구현 이번에 선형회귀 관련 과제가 생겨서 조금 공부해 보았던 Tensorflow 썩히기 아까워서 일부러라도 써서 과제를 해 봤습니다 ㅎㅎ학습할 데이터가 필요했는데 어디 데이터 모아놓은 곳도 없고 해서 직접 1000개 정도 생성해 놓고 해 봤습니다.123456vectors_set = []def gen_training_data(num, W_, b_): for i in xrange(num): x1 = np.random.normal(0, 1) y1 = x1 * W_ + b_ + np.random.normal(0, 0.05) vectors_set.append([x1, y1])cs1W_, b_ = 0.3, 0.2csy = 0.3x + 0.2 를 기준으로 데이터를 생성! 아래는 돌린 결과입니당GradientDescentO.. 더보기
!(a<b) 와 (a>=b) 의 시간 차이! 오늘 페북을 보다 마침 신선한 질문을 보게 되 직접 코드를 짜서 해보게 되었다. 질문은 제목과 같지만.!(a=b) 가 더 빠를가 그것이 문제로다! 개인적으로 전자가 더 빠를거 같지만 실상 컴파일 하면 똑같게 될 지라 매번 비슷한 값으로언젠 어느게 크고 언제 어느게 크고 할 줄 알았다. 테스트한 코드는 아래와 같다. 123456789101112131415161718192021222324252627#include __declspec(naked) void main() { unsigned long t1, t2; int a, b; a = 20; b = 10; __asm { rdtsc } if (a >= b) { __asm { rdtsc mov t2, eax } } __asm { rdtsc } if (!(a "C:.. 더보기
Tensorflow 사용기 전에 go, c++로 mlpack인가 사용해서 머신 러닝하려던거 극혐이여서 때려치고 ㅋㅋㅋ.... 내일이 시험인건 함정이지만 오늘 1교시 수업시간 부터 python으로 tensorflow 공부를 시작해 보았다. 숫자 captcha 예제있는거 돌려보고 tensorboard도 사용해 봤는데, 뭔진 모르겠지만 훨씬 더 간편하고 쉽다고 해야하나.. 쨋든 수학장벽만 어찌 하면 내 개인 플젝에도 어케 써 먹을 수는 있을거 같다 ㅇㅅㅇ.아랜 찍어본 짤!결론 1 : GO, C++로 머신러닝 하겠다 나대다간 큰 코 다친다 ㅋㅋ....결론 2 : Ubuntu 16.10 괜춘괜춘함결론 3 : Tensorflow 합시다 두번 합시다. 더보기
대학을 어찌할지... 보호되어 있는 글입니다. 더보기
오늘 모 대학교 졸업 작품 전시회를 둘러보았다. 물론 선배님들이 열심히 2 년 동안 공들여 만들었지만, 개인적으로 안타깝게도 컴퓨터공학부 졸업 작품에서는 ‘신선하다’라고 생각되는 서비스 등은 거의 찾아 볼 수 없었다. 그저 이미 있던 거나, 전에 유행했던?, 많이 시도된 주제 및 작품들이 대부분 이였다.('대상'을 받았던 작품에서 머신러닝을 이용해 야구 관련 예측 시스템(?)을 한 건 충분히 창의적 이였다고 봤다. 하지만 이도 내가 알기론 사전에 이미 누가 완성시킨 사례가 있던 걸로 안다.) 물론 무조건 새로운 주제여야하고 새로운 기술을 시도하는 작품이여야 한다는 것은 아니다.하지만 2년이란 시간을 가지고 팀으로 개발한 것 치고는 투자한 시간문제인진 모르겠지만 창의적인 아이디어는 찾아보지 못했다. 1학년인, 졸업 작품을 잘 모르는 내가 봐서 그럴 수도.. 더보기