Linear RegressionLogistic Regression

Outlook

• Part 1: 파이썬과 텐서플로우 소개

• Part 2: 회귀 분석과 로지스틱 회귀

• Part 3: 뉴럴 네트워크 알고리즘

• Part 4: 콘볼루션 뉴럴 네트워크

2

지난 시간에...

3

리스트• 대괄호로 초기화a = [0, 1]

• 리스트에 원소 추가a.append(2)

• 리스트의 길이len(a)

• 리스트 슬라이스a[0:2]

딕셔너리• 순서가 없는 인덱스를 가짐(문자열

가능)

• 중괄호로 초기화b = {‘sun’: 0}

• 키를 지정해 원소 추가b[‘mon’] = 1

• 딕셔너리 참조는 리스트와 동일b[’mon’]

Python-data type

4

if i == 10:

print(10)

elif i < 10:

print(0)

else:

print(100)

for a in lst:

print(a)

for k in dct:

print(dct[k])

for k, v in dct.items():

print(k, v)

Python-if, for

5

TensorFlow Graph 와 Session

• 텐서플로우의 연산자를 사용하여 계산 구조를 정의합니다.

a = tf.constant(2)

b = tf.constant(3)

x = tf.add(a, b)

• 세션 객체를 만들어 만들어진 계산 그래프를 실행합니다.

x

<tf.Tensor 'Add:0' shape=() dtype=int32>

tf.Session().run(x)

56

zeros(), ones()

• 0으로 채워진 텐서를 만듭니다.

e = tf.zeros([2, 3])

tf.Session().run(e)

array([[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.]], dtype=float32)

• 1로 채워진 텐서를 만듭니다.

f = tf.ones([2, 3], dtype=tf.int32)

tf.Session().run(f)

array([[1, 1, 1], [1, 1, 1]], dtype=int32)

7

tf.Variable()

• 상수가 아니라 계산 그래프에서 변하는 값을 담는 도구입니다.

• 변수는 초깃값이 주어져야 하고 사용하기 전에 초기화 되어야 합니다.

a = tf.Variable(tf.constant(2))

a

<tensorflow.python.ops.variables.Variable at ...>

init = tf.global_variables_initializer()

sess = tf.Session()

sess.run(init)

sess.run(a)

28

행렬(matrix)

• 2×3 행렬

1 −2 23 −1 1

a = tf.Variable([[1, -2, 2], [3, -1, 1]])

sess = tf.Session()

sess.run(tf.global_variables_initializer())

sess.run(a)

[[1 -2 2], [3 -1 1]]9

행(row)

열(column)

행렬 내적

• 행렬의 덧셈

• 2×3 + 2×3 = [2×3]

1 −2 23 −1 1 + −1 3 2

2 4 1 = 0 1 45 3 2

• 행렬의 곱셈:내적,점곱(dotproduct)• 2×3 ⋅ 3×2 = [2×2]

1 −2 23 −1 1

2 −14 31 2

= −4 −33 −4

10

행(row)

열(column)

tf.matmul()

• 두개의 텐서를 입력 받아 행렬 내적을 계산합니다.

a = tf.Variable([[1, -2, 2], [3, -1, 1]])

b = tf.Variable([[2, -1], [4, 3], [1, 2]])

dot = tf.matmul(a, b)

sess = tf.Session()

sess.run(tf.global_variables_initializer())

sess.run(dot)

array([[-4, -3],

[ 3, -4]], dtype=int32)

11

1 −2 23 −1 12 −14 31 2

−4 −33 −4

선형 회귀 분석

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회귀 분석

• 숫자 결과를 예측합니다.

• 출력 값은 연속적인 속성을 가집니다.

• Regression Analysis

ex)

• 환자의 당뇨병 데이터를 이용하여 1년뒤 악화 정도를 측정

• 과거 주식시장의 데이터를 이용하여 내일 주가를 예측

• 지역, 방 개수, 평수 등의 데이터를 이용하여 주택 가격 예측

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1차 선형 함수

𝑦; = 𝑤×𝑥 + 𝑏

가중치 편향

14

Hyperplane

TVRadio

Sales 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 = 𝑎D×𝑅𝑎𝑑𝑖𝑜 + 𝑎I×𝑇𝑉 + 𝑏

• 기본 베이스 모델

• 대량의 데이터셋

• 특성이 비교적 많을 때

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일반화

• n 개의 특성이 있을 때 선형 회귀의 일반 방정식𝑦; = 𝛽D𝑥D + 𝛽I𝑥I +⋯+ 𝛽N𝑥N + 𝛽O

• 𝑥O = 1인항을추가𝑦;D = 𝛽D𝑥D + 𝛽I𝑥I +⋯+ 𝛽N𝑥N + 𝛽O𝑥O⋮𝑦;Q = 𝛽D𝑥QD + 𝛽I𝑥QI +⋯+ 𝛽N𝑥QN + 𝛽O𝑥QO

𝑦; =𝑥DD ⋯ 𝑥DO⋮ ⋱ ⋮

𝑥QD ⋯ 𝑥QO

𝛽D⋮𝛽O

,𝑚 = 데이터개수 → 𝒚V = 𝑿𝜷Y

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솔루션

• 최소제곱법(Ordinary Least Squares)를 사용하여 평균제곱오차(Mean Squared Error)를 최소화하는 파라미터를 찾음.

• 평균제곱오차1𝑚Z 𝑦 − 𝑦; I, 𝑦; = 𝑋𝛽

Q

\]D

• 최소제곱법�̂� = 𝑋_𝑋 `D𝑋_𝑦

오차의 제곱

모든 훈련 데이터의오차 제곱을 더함

훈련 데이터갯수로 나눔

• 데이터가 아주 많은 경우 문제• 역행렬을 구할 수 없는 경우 문제

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경사하강법(Gradient Descent)

• 오차함수의 낮은 지점을 찾아가는 최적화 방법

• 낮은 쪽의 방향을 찾기 위해 오차함수를 현재 위치에서 미분함

𝐽 =12𝑚Z 𝑦 − 𝑦; I, ∇𝐽 =

1𝑚 (𝑦 − 𝑦;)

Q

\]D

18

복잡한 오차함수(신경망)

𝑱

19

뉴런

20

뉴런처럼 보이게

Neuron𝑦;

𝑤 𝑦; = 𝑤×𝑥 + 𝑏

𝑥

𝑏

×

+

𝒚

21

낮은 곳으로

Neuron𝑦;

𝑤

𝑥

𝑏

×

+

𝒚

𝜕𝐽𝜕𝑤 =

1𝑚 𝑦 − 𝑦;

𝜕𝑦;𝜕𝑤 =

1𝑚 (𝑦 − 𝑦;)𝑥

𝜕𝐽𝜕𝑏 =

1𝑚 𝑦 − 𝑦;

𝜕𝑦;𝜕𝑏 =

1𝑚 (𝑦 − 𝑦;)

𝐽 =12𝑚Z 𝑦 − 𝑦; I

Q

\]D

22

파라미터 업데이트

Neuron𝑦;

𝑤 = 𝑤 + ∆𝑤 = 𝑤 +1𝑚 (𝑦 − 𝑦;)𝑥

𝑥 ×

+

𝒚

𝑏 = 𝑏 + ∆𝑏 = 𝑏 +1𝑚 (𝑦 − 𝑦;)

(𝑦 − 𝑦;)

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적당한 속도

• 파라미터 w, b 의 업데이트가 클 경우 최저점(local minima)을 지나칠 수있습니다.

• 학습 속도(learning rate)로 그래디언트 업데이트를 조절합니다.

𝑤 = 𝑤 + 𝜶1𝑚 (𝑦 − 𝑦;)𝑥 𝑏 = 𝑏 + 𝜶

1𝑚 (𝑦 − 𝑦;)

24

하이퍼파라미터

• 하이퍼파라미터(Hyperparameter)는 알고리즘이 데이터로부터 학습할 수없는 파라미터입니다.

• 모델 파라미터는 알고리즘이 데이터로 부터 학습하는 파라미터입니다. 예를 들면, w, b 입니다.

• 학습속도(learning rate)은 하이퍼파라미터입니다.

• 이 외외에도 신경망의 레이어수나 유닛수, k-NN 알고리즘의 k 값 등 알고리즘마다 여러가지의 모델 파라미터를 가지고 있습니다.

• 최적의 하이퍼파라미터를 찾기위해서 반복적인 학습, 검증 과정을 거쳐야합니다.

25

텐서플로우선형 회귀 구현

26

데이터 생성

세션 객체 생성

평균 0, 표준편차 0.55 인 x 샘플 1000개 생성

0.1*x + 0.3 방정식을 만족하는 y 데이터를 생성하되,평균 0, 표준편차 0.03을 가지도록 함.

27

샘플 데이터 시각화

28

계산 그래프 생성

가중치 W, b 변수를 0으로 초기화

y_hat 계산

손실 함수인 MSE 계산

경사하강법 객체 생성손실함수 노드를 최적화하는 학습노드 생성

𝐽 =12𝑚Z 𝑦 − 𝑦; I

Q

\]D

train

loss

y_hat

W x b

29

계산 그래프 실행

변수 초기화

학습 노드 실행

학습된 파라미터와 손실함수 값 출력

30

결과 그래프

w = 0.099, b = 0.298 31

선형 회귀 정리

• 선형 회귀 분석은 선형 함수를 사용하여 연속적인 결과를 예측합니다.

• 선형 회귀의 대표적인 비용함수는 MSE(mean square error) 함수입니다.

• 최소제곱법 대신 경사하강법을 사용하여 점진적으로 최적의 파라미터를찾았습니다.

• 특성이 많을 경우 높은 성능을 낼 수 있습니다. 이럴 경우 오히려 성능을제한해야 할 때가 많습니다.

• 비교적 대량의 데이터셋에서도 잘 작동합니다.

• 데이터 분석을 할 때 처음 시도할 모델로서 좋습니다.

32

로지스틱 회귀

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분류(Classification)

• 클래스 레이블을 예측합니다.

• 출력 결과는 이산적입니다.

• Binary Classification(이진 분류), Multiclass Classification(다중 분류)

ex)

• 스팸 분류

• 암 진단

• 붓꽃의 품종 판별

• 손글씨 숫자 분류

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로지스틱 회귀 (이진 분류)

• 이진 분류는 샘플을 True(1), 또는 False(0)으로 분류합니다.

• 회귀의 선형 함수를 그대로 이용합니다.

• 선형 함수의 결과를 0~1 사이의 확률로 변환합니다.

• 0.5 이상일 경우 True, 아니면 False 로 분류합니다.

𝑦; = 𝑤×𝑥 + 𝑏

35

로지스틱 함수

• 로지스틱(logistic) 또는 시그모이드(sigmoid) 함수는 -∞~+∞입력에 대해0~1 사이의 값을 출력합니다.

𝑦; = 1

1 +𝑒`(g×hij)=

11 +𝑒`k

𝑧 = 𝑤×𝑥 + 𝑏

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뉴런처럼 보이게

Neuron Sigmoid

0 ~ 1

𝑤

𝑦; = 𝜎(𝑧)

𝑥

𝑏

×

+

𝒚

𝑧 = 𝑤×𝑥 + 𝑏

-∞~+∞

𝜎(𝑧) = 1

1 +𝑒`k37

분류에서의 손실 함수는

• 분류는 크로스 엔트로피(cross-entropy) 손실 함수를 사용합니다.

• 크로스 엔트로피 손실함수를 미분하면

• 선형회귀의 MSE 손실함수의 미분 결과와 동일합니다.

𝐽 = −1𝑚Z𝑦𝑙𝑜𝑔 𝑦;

Q

\]D

= −1𝑚Z[𝑦𝑙𝑜𝑔 𝑦; + 1 − 𝑦 log(1 − 𝑦;)]

Q

\]D

𝜕𝐽𝜕𝑤 = −

1𝑚Z 𝑦 − 𝑦; 𝑥

Q

\]D

𝜕𝐽𝜕𝑏 = −

1𝑚Z 𝑦 − 𝑦;

Q

\]D

38

낮은 곳으로

Neuron Sigmoid

𝑤

𝑥

𝑏

×

+

𝒚

𝑦; = 𝜎(𝑧) = 1

1 +𝑒`k

𝜕𝐽𝜕𝑤 =

1𝑚 𝑦 − 𝑦;

𝜕𝑦;𝜕𝑤 =

1𝑚 (𝑦 − 𝑦;)𝑥

𝜕𝐽𝜕𝑏 =

1𝑚 𝑦 − 𝑦;

𝜕𝑦;𝜕𝑏 =

1𝑚 (𝑦 − 𝑦;)

𝐽 = −1𝑚Z[𝑦𝑙𝑜𝑔 𝑦; + 1 − 𝑦 log(1 − 𝑦;)]

Q

\]D

𝑦;𝑧

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그래디언트 업데이트

Neuron Sigmoid𝑥 ×

+

𝒚𝑦;

𝑤 = 𝑤 + ∆𝑤 = 𝑤 +1𝑚 (𝑦 − 𝑦;)𝑥

𝑏 = 𝑏 + ∆𝑏 = 𝑏 +1𝑚 (𝑦 − 𝑦;)

(𝑦 − 𝑦;)

40

로지스틱 정리

• 분류에 사용하는 모델입니다.

• 선형 함수 결과를 시그모이드 함수를 사용하여 0~1 사이로 압축합니다.

• 이진 분류는 0.5 보다 높을 때는 True 로하고 그 이하는 False 로 하여 모델을 학습시킵니다.

• 시그모이드 함수를 사용한 크로스 엔트로피 비용함수의 미분 결과는 선형함수를 사용한 MSE 비용함수의 미분과 동일합니다.

• 로지스틱 회귀는 다중 분류도 지원합니다.

41

텐서플로우로지스틱 회귀 구현

42

위스콘신 유방암 데이터

사이킷런의 데이터셋 이용

넘파이

위스콘신 유방암 데이터 로드샘플 데이터를 가지고 있는scikit-learn의 Bunch 오브젝트

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넘파이(NumPy)

• 데이터 과학을 위한 다차원 배열 패키지로 많은 배열 연산을 제공합니다.

• 넘파이는 파이썬 리스트와는 달리 다른 종류의 데이터 타입을 담을 수 없습니다.

• scikit-learn, tensorflow 등 많은 머신 러닝 패키지들이 입력 값으로 넘파이배열을 받을 수 있습니다.

44

cancer 특성

30개의 특성

특성의 이름

𝑦; = 𝑤D𝑥D + 𝑤I𝑥I +⋯+𝑤qO𝑥qO + 𝑏

45

cancer 데이터

y

X569개의데이터

행벡터

열벡터

특별한 경우가 아니면 float32형 권장

46

선형 함수 계산

0.20.6 ⋯ 0.1

0.2⋮ ⋱ ⋮0.5 ⋯ 0.4

⋅0.1⋮0.3

=

1.55.9⋮0.7

+ 0.1 =

1.66.0⋮0.8

30개 가중치:569개 샘플에모두 적용

569개 샘플

𝑥×𝑊 + 𝑏 = 𝑦;[569, 30] x [30, 1] = [569, 1] + [1] = [569, 1]

1개 편향(bias):569개 샘플에모두 적용(브로드캐스팅)

30개 특성

569개 결과(logits)

47

손실 함수와 최적화로지스틱(시그모이드) 크로스 엔트로피 손실함수

학습속도 매우 낮게

변수 초기화

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학습

• 여기서는 예를 간단히 하기위해 학습 데이터로 모델의 성능을평가했습니다만 실전에서는 이렇게 해서는 안됩니다

prediction 의 모든 원소에 적용, 0.5보다 크면 True, 작으면 False[569, 1] 크기

5000번 학습하면서손실함수 값 기록

92% 정확도

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정리

• 선형 모델을 이용해 회귀와 분류 학습을 했습니다.

• 분류는 로지스틱 함수를 이용해 확률로 변환하여 레이블을 예측합니다.

• 회귀에서는 임의의 샘플 데이터 1000개, 특성 1개를 사용했고 분류에서는샘플 데이터 569개, 특성 30개를 사용했습니다.

• 회귀에서 학습한 모델 파라미터는 가중치 w 1개, 편향 b 1개 입니다.

• 분류에서 학습한 모델 파라미터는 가중치 w 30개, 편향 b 1개 입니다.

• 선형 함수를 표현하는 계산 그래프를 만들고 텐서플로우에서 제공하는 손실함수를 사용했습니다.

• 경사하강법 최적화 알고리즘을 적용하여 최적값을 찾았습니다.

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Materials

• Github : https://github.com/rickiepark/tfk-notebooks/tree/master/tensorflow_for_beginners

• Slideshare :

https://www.slideshare.net/RickyPark3/

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감사합니다.

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