Tensorflow 지도학습 구성

구분	모델	활성화 함수	옵티마이저	손실함수	평가지표	대표예제
논리연산	단층퍼셉트론	linear	SGD	mse	acc	OR, AND Gate
논리연산	다층퍼셉트론	relu, sigmoid	RMSprop	mse	acc	XOR Gate
회귀	단순선형회귀	relu, linear	adam	mse	mae
회귀	다중선형회귀	relu, relu, linear	adam	mse	mae	보스턴 집값 예측
분류	이항분류(로지스틱 회귀)	[relu,] sigmoid	rmsporp	binary_crossentropy	acc	타이타닉 생존률 예측
분류	다항분류(소프트맥스 회귀)	[relu, ...] softmax	adam 혹은 rmsprop	categorical_crossentropy	acc	iris 분류

Tensorflow

• 머신러닝, 딥러닝은 결국 컴퓨팅을 사용한 계산기임을 상기.
  • 다만, 인공신경망을 사용해 그림, 동영상, 자연어 데이터를 처리 할 수 있는 도구.
• sklearn과는 다르게 딥러닝 전용 라이브러리.
• 일반적 통계 라이브러리와 비교했을 때 비교적 더 넓은 범위의 기능을 제공할 수 있다.
  • 다만, 전체 통계학 기능을 제공할 수는 없음.
• 인공신경망을 제공하는 2개의 라이브러리는 Tensorflow와 PyTorch
  • Tensorflow는 주로 실무에서 사용 - 지도학습에 최적화
  • PyTorch는 주로 교육기관, 연구소에서 사용
  • 인공신경망의 기본은 회귀와 분류
• 지도학습/비지도학습
  • 지도학습 - 종속변수가 존재(의도한 답이 정해져있음)
    답변의 범위가 정해져 있음, 개발/결과의 윤리적 책임이 존재
  • 비지도학습 - 종속변수가 부재
    강화학습의 대표적 예시,

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Keras = Tensorflow를 쉽게 사용할 수 있게 해주는 패키지