옛날 블로그

K평균 알고리즘. 군집은 초기단계서부터 가까운 군집에 할당하는 방법으로 상당히 빠른 시간안에 계산된다고 한다. 위와같은 대충의 데이터를 만든 다음에, 한번 그룹화를 해볼수 있다. 전체적인 코드는 다음과 같다. 일단, 데이터는 일부러 두가지정도로 군집화된 데이터를 생성했다. 데이터프레임은 numpy보다 쓰기 편한 자료 구조이다. 이를 constant화를 하여 4개의 군집을 중심으로 랜덤하게 섞은 값을 중심값으로 정한다.

대한민국에 사는 사람들 머릿속에 몰아친 혁명은 바로 두가지였다. 바로 2016년말에 일어난 2백만 평화 병신항쟁 그리고 모든 패러디와 풍자를 낳았던 알파고의 등장. 전자는 다수의 사람들의 힘을 여실히 보여주었고, 후자는 대량의 데이터의 힘을 보여주었다. 어쨌든 IT블로그이니 알파고의 힘을 가능케한 구글의 오픈소스 머신러닝 라이브러리인 텐서플로우를 입문하는 기록을 남겨야겠다고 생각했다. 이용한 서적은 [텐서플로 첫걸음, 한빛미디어, 조르디토레스 지음, 박해선 옮김] 리눅스 터미널로 깔짝깔짝하니 그래프도 안튀어나오고 답답해 죽겠어서 다시한번 친구한테 받은 포맷도 안되는 2009년형 맥똥컴을 부팅. $ sudo easy_install pip $ sudo pip install --upgrade virtualen..

이름하야 오류역전파. 이름이 어렵다. 이렇게 생각하면 쉽다. 신경망이론에서 계속 신경다발을 거쳐가면서 뭔가 데이터가 전달되게 되는데, 이 떄오류가 있으면 그 경로를 역으로 따라가서 오류를 수정하는 개념이다. 출처 : http://www.breast-cancer-research.com/ 참조 http://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/

사람들에 많은 노벨상을 안겨준 세상에서 제일 간단한 생물체가 있다. 바로 예쁜꼬마선충이다. 예쁜꼬마선충은 그 단순함에도 불구하고 생물이라는 장점으로 수많은 사람들의 연구대상이 되어왔고, 1900년대부터 참으로 많은 사람에게 그 몸체를 다 잘려와서 구조가 다 드러났다. 이 300여개 되는 신경망을 지도로 그려낸 용자가 있는데, 이로부터 몇십년 후, 나같이 집에서 컴퓨터나 만지고 있는 할일없는 사람들은 이를 레고로봇으로 재현해냈다. 이 레고로봇은 인위적인 알고리즘이 아닌 본인의 선택과 연결상태에 따라 행동을 결정하며, 이는 오리지널 예쁜꼬마선충의 원시적인 몸짓과 크게 다르지 않다. 과연 이 로봇은 생물체인가 아닌가? 사실 머신러닝(패턴인식)쪽의 신경망은 위의 생물체가 신경을 통해 움직이는 일과는 조금 다른 ..