선형 회귀 모델
선형 회귀 모델 (Linear Regression Model) 선형 회귀 모델은 입력 변수와 출력 변수 사이의 선형 관계를 모델링하는 통계학적 기법입니다. 이를 통해 입력 변수의 값에 기반하여 출력 변수를 예측할 수 있습니다. TensorFlow를 이용하여 선형 회귀 모델을 구현하고 학습시키기 위한 강력한 도구를 활용할 수 있습니다.
선형 회귀 모델의 특징 선형 회귀 모델은 입력 변수와 출력 변수 간의 선형 관계를 모델링하므로, 데이터에 대한 해석력이 높습니다. 예를 들어, 주택 가격을 예측하는 경우, 주택 크기가 증가할수록 가격이 상승하는 선형 관계를 예측할 수 있습니다.
TensorFlow 알아보기
TensorFlow 소개 TensorFlow는 Google에서 개발한 오픈 소스 기계 학습 프레임워크입니다. 이는 머신 러닝 모델을 구축하고 배포하기 위한 포괄적인 도구와 라이브러리 세트를 제공합니다. TensorFlow는 개발자가 신경망을 정의하고 훈련시키며 수치 계산을 수행하고 대용량 데이터셋을 효율적으로 처리할 수 있도록 도와줍니다. 또한 Python, C++, Java 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원하여 다양한 개발자에게 접근성을 제공합니다. TensorFlow는 유연성, 확장성 및 넓은 커뮤니티 지원으로 인해 인기를 얻었습니다. 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 로봇 공학 등 다양한 응용 분야에서 널리 사용됩니다.