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1. 컴퓨터 OS Operating System, 운영체제 프로그램이 동작할 수 있는 구동환경 소프트웨어가 하드웨어와 연결이 되기 위한 기반 예) 맥OS, 윈도우 2. 파일시스템 OS에서 파일을 저장하는 트리구조 저장 체계 파일의 기본 체계 - 파일 vs. 디렉토리 디렉토리(Directory) = 폴더 파일과 다른 디렉토리를 포함할 수 있음 파일(File) 컴퓨터에서 정보를 저장하는 논리적 단위 파일은 파일명과 확장자로 식별됨 예) hello.py (py: 확장자) 윈도우OS는 C드라이브에서부터 시스템이 시작됨 절대경로와 상대경로 경로: 컴퓨터 파일의 고유한 위치, 트리구조상 노드의 연결 절대경로: 루트 디렉토리부터 파일위치까지의 경로 예) C:\Users\docs\comefile.ext 상대경로: 현재..

* 출처: 유튜브 Sunk Kim 교수님 - 변수가 2개 이상일 때 - 이론은 Wx로 나타내지만, tensorflow에서는 XW로 적용한다. 이유는 행렬의 특성을 활용하기 위해(아래 참고) - 위 예시에서 변수는 3개, 인스턴스 갯수(데이터행 갯수)는 5개, 출력값은 1개의 열을 가진다.

In [ ]: In [4]: import tensorflow as tf import numpy as np x_data = [[73., 80., 75.], [93., 88., 93.], [89., 91., 90.], [96., 98., 100.], [73., 66., 70.]] y_data = [[152.], [185.], [180.], [196.], [142.]] In [5]: tf.model = tf.keras.Sequential() # units: 출력값의 크기(갯수) tf.model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1, input_dim=3)) # input_dim=3 gives multi-variable regression tf.model.add(tf.keras.layer..

- TensorFlow의 이전버전이어서 최신버전에서는 어떤 식으로 구현하는지 모른다. 하지만 gradient를 직접 조절하고 싶을 때 참고하고자 정리한다. - Manual gradient 대략적으로 train - cost - hypothesis - W*b로 연결된다. 위 식에서 gradient 변수는 gradient 값들을 손수 계산한 것이다. - Gradient 조절 optimizer에서 바로 minimize 하지 말고, compute_gradient(cost)를 통해 cost에 맞는 gradient를 계산 -> 그 후 계산된 값들(gvs)을 마음대로 수정할 수 있다. 그 수정된 값을 apply_gradients(gvs)를 통해 적용할 수 있다. - 본 예제에서는 gvs를 수정하지 않고 바로 apply..