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핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
book

핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무

by 박해선, 오렐리앙 제롱
May 2018
Beginner to intermediate
672 pages
16h 54m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from 핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
606
3
부록
8
.
당연히 두 개의 차원 축소 알고리즘을 연결할 수 있습니다.
PCA
로 불필요한 차원을 대폭
제거하고 난 다음
LLE
같이 훨씬 느린 알고리즘을 적용하는 것이 대표적인 사례입니다. 이
2
단계 방식은
LLE
만 사용했을 때와 거의 비슷한 성능을 내지만 속도가 몇 분의
1
로 줄
어들 것입니다.
연습문제
9
,
10
의 정답은
https
://
github
.
com
/
rickiepark
/
handson
-
ml
/
에 있는 주피터 노
트북을 참고하세요.
9
:
텐서플로 시작하기
1
.
바로 계산을 실행하지 않고 그래프를 만드는 주요 장점과 단점은 다음과 같습니다.
주요 장점
-
텐서플로가 자동으로 그래디언트를 계산할 수 있습니다 (후진 모드 자동 미분을 사용
하여 ).
-
텐서플로가 여러 스레드에서 연산을 병렬로 실행할 수 있습니다.
-
동일한 모델을 여러 장치에 걸쳐 실행시키기 편리합니다.
-
내부 구조를 살피기 쉽습니다. 예를 들어 텐서보드에서 모델을 시각화할 수 있습니다.
주요 단점
-
익숙하게 다루려면 시간이 필요합니다.
-
단계별 디버깅을 수행하기 어렵습니다.
2
.
예.
a
_
val
=
a
.
eval
(
session
=
sess
)
a
_
val
=
sess
.
run
(
a
)
와 완전히 동일합니다.
3
.
아니오.
a
_
val
,
b
_
val
=
a
.
eval
(
session
=
sess
),
b
.
eval
(
session
=
sess
)
a
_
val
,
b
_
val
=
sess
.
run
([
a
,
b
])
와 동일하지 않습니다. 첫 번째 문장은 그래프를 두
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박해선, 오렐리앙 제롱

Publisher Resources

ISBN: 9791162240731