- 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!



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반짝반짝
텐서플로우에 보면, MNIST 라고 해서 기본적으로 제공하는 튜토리얼이 있습니다.
쉽게 말씀드리면 필기 인식 알고리즘에 관련한 튜토리얼인데.. 변수가 0과 1로 되어있다고 하시니 기본적인 구현 원리는 비슷할것이라고 보구요.

개인적으로는 어떠한 데이터 셋인지에 따라서 관련 알고리즘과 구현, 그리고 케이스 작성이 바뀔것 같습니다.
혼돈의카오스
넵 고거를 봤는데..
그거는 1)이미지를 데이터 셋으로 바꾸고 2)소프트맥스를 이용하여 값을 정한다라고 이해를 했는데요,
그래서 이미 갖고있는 해당 데이터를 평가하여, 새로운 데이터를 넣을 때 이게 어떤 값을 가질지 예측할 수 있는 것 같습니다.
아쉬운 부분은, 이렇게 평가된 데이터가 늘어났을때 내가 원하는 데이터의 개략적인 값이 어떻게 될 지 역으로 알고싶어서요
혹시 이것도 가능한 건가요?
반짝반짝
도커를 이용해 텐서플로우를 사용하면 텐서 + HTML을 사용할 수 있거든요.
이걸 통해서 평가된 데이터의 표준편차 그래프를 나타낸다면 가능할수도 있다고 생각합니다.
저도 머신러닝의 맛만 본 개발자기 때문에, 자세하게 들어가면 잘 알지는 못해서요.
자세한건 다음분에게..
혼돈의카오스
넵 감사합니다!
혼돈의카오스
좀더 예시를 들면....
제가 원하는게 안녕하세요라는 음성파형을 인식하여 0-1사이로 정확도를 리턴한다고하면
제가 가진 음성데이터는 안녕xxx yy하세요이런식의 음성데이터가 있을때 안녕하세요에 해당하는 음성데이터를 찾고싶은 상황입니다 ㅠㅠ
홍차의오후
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
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?
Paft Dunk
1. 음성데이터에서 feature를 뽑으려면 작게 쪼갠다음 dft와 이것저것해서 해서 temporal -> frequency domain으로 바꾸는게 필요합니다.
즉 DSP(digital signal processing)를 알아야합니다.
2. natural language processing 에 대해도 아셔야 할겁니다.
3. 머신러닝 자체를 더 공부하시는게 도움이 되실거 같습니다.
회색사과
문제를 얼핏 이해하기로는 edit distance 나 dynamic time warping 을 적용하는게 어떨까 싶지만... 딥러닝으로 풀고 싶으시다면 일단 rnn 계열로 가셔야 겠네요. 순서 정보가 있는 문제라서요..
혼돈의카오스
좋은 답변 감사합니다! 말씀해주신것들 하나하나 살펴보겠습니다!
프로듀사
cost function 이 어떤 형태인가요?
혼돈의카오스
시간단위로 잘개 쪼개서 만들어진 음성정보(y vs t)를 매트릭스 exponential값을 얻습니다.(해당 매트릭스는 주어져잇음)
그뒤에 시간단위로 구해진 매트릭스를 전부다 곱합니다
마지막으로 해당 매트릭스와 기대하는 ideal매트릭스의 유사도를 0-1로 평가합니다
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