Today, I will

이 글에서는 TensorFlow를 이용해 간단한 선형 회귀 모델을 구현하고 학습시키는 과정을 설명한다.TensorFlow v1.x의 기초적인 활용법과 경사 하강법의 개념을 익히는 예제를 다룬다. 경사 하강법을 사용하여 RMSE 값을 최소화하면서 최적의 기울기와 절편을 찾는 방법을 취한다.TensorFlow v1.x를 사용하여 구현하는 예제로, TensorFlow v2.x 환경에서는 compat.v1 모듈을 통해 v1.x 코드를 사용할 수 있다.전체 코드#import tensorflow as tfimport tensorflow.compat.v1 as tftf.compat.v1.disable_v2_behavior()# x, y의 데이터 값data = [[2, 81], [4, 93], [6, 91], [8, ..

이번 글에서는 경사 하강법을 이용해 선형 회귀 모델을 학습하는 방법과 코드 예제를 작성해보도록 한다. 경사 하강법은 모델의 오차를 줄이기 위해 파라미터(기울기와 절편)를 반복적으로 업데이트하는 최적화 알고리즘이다.  경사 하강법을 사용해 주어진 데이터에 가장 잘 맞는 직선을 찾아가는 예제를 살펴본다.1. 데이터 준비먼저 공부 시간과 점수 간의 관계를 나타내는 간단한 데이터를 준비한다. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 공부시간 X와 성적 Y의 리스트data = [[2, 81], [4, 93], [6, 91], [8, 97]]x = [i[0] for i in data]y = [i[1] for i in data]# 그래프로 나타내보기plt.figure..