- 질문 게시판입니다.
| Date | 17/05/16 22:45:22 |
| Name | 혼돈의카오스 |
| Subject | 텐서플로우 이용 질문입니다 |
|
텐서플로우를 알고싶고, 또 이용해보려고합니다. (즉, 머신러닝 하나도 모릅니다) 튜토리얼을 방금 열심히 보긴했습니다. 제가 이해한거는 Data를 적당히 가공(모델)-> Cost function 만들고 -> Loss를 줄이도록 optimizer를 쓰는 것 이정도로 이해를 했는데요. 제가 풀고싶은 문제가, 이렇습니다. 어떤 Nx1(대략 1400x1)크기의 data set이 있고, 여기에 따른 cost function을 [0,1]의 값으로 구할 수 있습니다. 그래서 구하고싶은것은 cost function이 1에 가까운 데이터 셋인 Nx1을 구하고싶은데요. 기존에 사용하던 방법은 이 문제를 풀기에는 (나름) 최적화된 방법을 이용해서 구했는데, cost가 0.8 이상 잘 올라가지 않더라구요. 이걸 널리알려진 optimization method로 풀려다가, 그렇게는 잘 안하는 것 같아서 (변수가 너무 많아서..?) 머신러닝에 대해 알아보기로 했습니다. 텐서플로우를 이용해서 저런 문제를 해결할 수 있는지 궁금합니다. 어떤 방식으로 하는지도 팁이나 도움이되는 사이트를 소개해주시면 매우 도움이 될 것 같습니다! 0
|
|
저도 공학을 하는 건 아니라서 최근에 계산법이 나왔는지는 모르겠습니다. 원하시는 게 본문을 봤을 때는 N의 크기였던 것 같은데 댓글을 보니 잘 모르겠어서요.
1. 높은 정확도를 나타내는 최적의 N수 구하는 문제가 딥러닝에서 가능할지 모르겠어요. 언제나 overfitting과 함께하기 때문에, 다른 ML 모델과 마찬가지로 variance-bias tradeoff에 따라 최적점을 테스트로 찾는 수밖에 없다, 라고 말씀드려야 할 것 같고요. 그런데 이게 딥러닝에서는 별로들 관심이 없는데, n수가 작으면 SVM, 심지어 linear ... 더 보기
1. 높은 정확도를 나타내는 최적의 N수 구하는 문제가 딥러닝에서 가능할지 모르겠어요. 언제나 overfitting과 함께하기 때문에, 다른 ML 모델과 마찬가지로 variance-bias tradeoff에 따라 최적점을 테스트로 찾는 수밖에 없다, 라고 말씀드려야 할 것 같고요. 그런데 이게 딥러닝에서는 별로들 관심이 없는데, n수가 작으면 SVM, 심지어 linear ... 더 보기
저도 공학을 하는 건 아니라서 최근에 계산법이 나왔는지는 모르겠습니다. 원하시는 게 본문을 봤을 때는 N의 크기였던 것 같은데 댓글을 보니 잘 모르겠어서요.
1. 높은 정확도를 나타내는 최적의 N수 구하는 문제가 딥러닝에서 가능할지 모르겠어요. 언제나 overfitting과 함께하기 때문에, 다른 ML 모델과 마찬가지로 variance-bias tradeoff에 따라 최적점을 테스트로 찾는 수밖에 없다, 라고 말씀드려야 할 것 같고요. 그런데 이게 딥러닝에서는 별로들 관심이 없는데, n수가 작으면 SVM, 심지어 linear regression이 더 잘 나와서요.
2. 댓글에서 말씀주신 내용으로 보면 RNN으로 classification을 하시는 게 제일 적절하다 싶긴 한데요, 자료가 어떤 형태인지를 잘 모르겠어요. A 안녕-, B -하세요, C 안녕하세요가 있고 A-B를 시계열로 넣으면 C가 나오는 형태를 원하시는 걸까요? 아니면 A, B를 넣으면 둘에 가장 근접한 자료인 C가 나오는 걸 원하시는 걸까요?
1. 높은 정확도를 나타내는 최적의 N수 구하는 문제가 딥러닝에서 가능할지 모르겠어요. 언제나 overfitting과 함께하기 때문에, 다른 ML 모델과 마찬가지로 variance-bias tradeoff에 따라 최적점을 테스트로 찾는 수밖에 없다, 라고 말씀드려야 할 것 같고요. 그런데 이게 딥러닝에서는 별로들 관심이 없는데, n수가 작으면 SVM, 심지어 linear regression이 더 잘 나와서요.
2. 댓글에서 말씀주신 내용으로 보면 RNN으로 classification을 하시는 게 제일 적절하다 싶긴 한데요, 자료가 어떤 형태인지를 잘 모르겠어요. A 안녕-, B -하세요, C 안녕하세요가 있고 A-B를 시계열로 넣으면 C가 나오는 형태를 원하시는 걸까요? 아니면 A, B를 넣으면 둘에 가장 근접한 자료인 C가 나오는 걸 원하시는 걸까요?
| 목록 |
|
