GartnerTop10전략 기술 동향 10위

인공 지능, 생동감 넘치는 체험, 디지털 쌍둥이, 이벤트, 지속적인 적응형 보안이 차세대 디지털 비즈니스 모델과 에코 시스템을 위한 토대를 마련합니다.

디자이너들은 어떻게 자동차를 더 안전하게 만드는가? 그들은 그들을 마치 물고기처럼 취급한다. 최근 혼다가 발표한 세이프 스웨이는 차량들이 근처의 다른 차들에게 정보를 전달할 수 있도록 차량 대 차량 통신을 이용한다. 예를 들어, 도로 위의 사고 수마일에 대한 경고는 교통 사고를 방지하고 교통을 완화하기 위해 지능적이고 지능적으로 작동할 수 있게 해 줄 수 있다.

집단 사고와 같은 지능적인 것들의 진화와 같은 지능적인 것들은 광범위한 산업적 영향력과 상당한 잠재력의 잠재력을 가진 10가지 전략적 경향들 중 하나이다.

"지속적인 디지털 비즈니스 발전은 직원, 파트너 및 고객을 위한 새로운 디지털 모델을 더욱 긴밀하게 조화시키고 있습니다."라고 Gartner의 올랜도 시에 있는 Gartner2017Symposium부사장 겸 Gartner동료 DavidCearley씨가 말했습니다. "기술은 미래의 디지털 비즈니스에 모든 것에 포함될 것입니다."

인텔리전트 디지털 메쉬

Gartner는 지능형 디지털 메시를 사용하는 사람, 장치, 콘텐츠 및 서비스의 네트워크를 호출합니다. 디지털 비즈니스를 지원하기 위해 디지털 모델, 비즈니스 플랫폼 및 풍부한 지능형 서비스 셋을 사용할 수 있습니다.

지능형:AI가 실질적으로 거의 모든 기술을 갖추고 있고, 잘 정의된 초점을 맞출 수 있는 방법은 보다 동적이고 유연하며 잠재적으로 자율적인 시스템을 구현할 수 있습니다.

디지털:가상 및 실제 환경을 확대하여 생동감 넘치는 디지털 및 연결 환경을 구축합니다.

확대:디지털 결과를 전달하기 위해 확장되는 인력, 사업체, 장치, 콘텐츠 및 서비스 간의 연결.

Intelligent

Trend No. 1: AI Foundation

(AI 인공지능 기반)

Trend No. 3: Intelligent Things

클라우드로의 클라우드 전환
Edge컴퓨팅은 정보 처리 및 컨텐츠 수집 및 전송이 이 정보의 소스에 더 가깝게 배치되는 컴퓨팅 토폴로지를 설명합니다. 연결 및 지연 시간 문제, 대역 폭 제약 및 에지에 포함된 더 큰 기능은 분산 모델을 선호합니다. 기업은 특히 중요한 IoT요소를 갖춘 인프라 스트럭처 아키텍처에서 인프라 스트럭처 설계 패턴을 사용하기 시작해야 합니다. 좋은 시작 지점은 코로 케이션 및 특정 네트워크 관련 네트워킹 기능을 사용할 수 있습니다.

클라우드와 에지 컴퓨팅이 경쟁적인 접근법이라고 가정하는 것은 일반적으로 개념에 대한 근본적인 오해입니다. Edge컴퓨팅은 컨텐츠, 컴퓨팅 및 프로세싱을 사용하여 네트워킹의 사용자 인터페이스 또는"에지"에 대한 보다 자세한 정보를 제공하는 컴퓨팅 토폴로지를 말합니다. 클라우드는 기술 서비스를 이용하여 기술 서비스를 제공하는 시스템이지만, 서비스를 제공하는 서비스를 제공하는 서비스를 제공하지 않습니다. 함께 구현될 때 클라우드 서비스는 서비스 지향 모델을 생성하는 데 사용되며, 클라우드 서비스는 연결되지 않은 클라우드 서비스를 실행할 수 있는 제공 방식을 제공합니다.

Trend No. 6: Conversational Platforms

대화형 플랫폼
대화형 플랫폼은 사용자가 컴퓨터에서 컴퓨터로 전환하는 번거로움을 일으키는 패러다임의 변화를 주도하게 됩니다. 이러한 시스템들은 간단한 답변을 할 수 있다. 대화형 플랫폼이 직면한 과제는 사용자가 매우 체계적인 방식으로 소통해야 한다는 점입니다. 이는 종종 실망스러운 경험입니다. 대화형 플랫폼의 주된 차별화 요소는 복잡한 결과를 전달하기 위해 타사 서비스에 액세스하고 사용하는 데 사용되는 대화형 모델과 API및 이벤트 모델의 견고함과 동기화입니다.

Trend No. 7: Immersive Experience

즉흥적 경험
증강 현실(AR), 가상 현실(VR)및 혼합 현실은 사람들이 디지털 세상을 인식하고 소통하는 방식을 바꾸고 있습니다. 대화형 플랫폼과 결합하여 사용자 경험이 보이지 않는 환경에서 사용자 환경의 근본적인 변화가 나타날 것입니다. 애플리케이션 벤더, 시스템 소프트웨어 공급 업체 및 개발 플랫폼 벤더가 이 모델을 제공하기 위해 경쟁합니다.

향후 5년 동안 사용자는 물리적 환경을 유지하면서 디지털 및 실제 객체와 상호 작용하는 생동감 있는 경험으로 부각되는 복합적인 현실에 초점을 맞추게 됩니다. 혼합된 현실은 스펙트럼을 따라 존재하며, AR이나 VR기반 AR뿐만 아니라 AR또는 태블릿 기반 AR에 대한 Head-mounted(HMD)를 포함합니다. 모바일 기기와 애플의 아이 폰 엑스, 구글의 탱고, 구글과 같은 크로스 플랫폼 소프트웨어 개발 키트의 유용성을 감안할 때, 우리는 스마트 폰 기반 AR소프트웨어 개발 키트와 스마트 폰 기반 AR을 2018년에 가열할 것으로 기대합니다.

Mesh

Trend No. 8: Blockchain블록

Blockahain은 개별 애플리케이션이나 참가자와는 무관하게 비즈니스 마찰을 배제하는 분산형 분산형 분산형 분산형 계정입니다. 그것은 신뢰할 수 없는 당사자들이 상업 거래를 교환할 수 있게 해 준다. 이 기술은 산업을 변화시킬 약속을 하고 있지만, 대화는 종종 재정적 기회를 수반하지만, 블록는 정부, 의료, 콘텐츠 유통, 공급망 등에 많은 잠재적인 애플리케이션을 가지고 있다. 하지만, 많은 블로슈차인 기술은 미숙하고 검증되지 않았고 대체로 규제되지 않았다.

blockshan에 대한 실용적인 접근법은 비즈니스 기회, 즉 Blockshain, Trust아키텍처의 능력, 신뢰 아키텍처 및 필요한 구현 기술에 대한 명확한 이해를 요구합니다. 디스트리뷰터가 배포된 프로젝트를 시작하기 전에 팀의 암호화 기술이 무엇인지 이해할 수 있도록 암호화 기술을 보유하고 있어야 합니다. 기존 인프라 스트럭처와의 통합 지점을 식별하고 플랫폼의 진화 및 성숙도를 모니터링합니다. 벤더와 상호 작용할 때 극도로 주의를 기울이고,"블록차"라는 용어를 사용하는 방법을 명확하게 식별합니다.

Trend No. 9: Event-Driven

EVENT
디지털 비즈니스는 새로운 디지털 비즈니스를 활용할 수 있는 능력에 의존하고 있습니다. 비즈니스 이벤트는 구매 주문 작성과 같은 중요한 상태 또는 주 변경 사항의 발견을 반영합니다. 일부 비즈니스 이벤트 또는 이벤트 조합은 비즈니스의 몇가지 특정 비즈니스 활동을 요구하는 탐지된 상황을 구성합니다. 가장 중요한 비즈니스 순간은 개별 애플리케이션, LOB(LineofBusiness)또는 파트너와 같은 여러 당사자에게 영향을 미치는 것입니다. 

AI, IoT및 기타 기술의 출현으로 비즈니스 이벤트가 보다 신속하게 보다 신속하게 파악되고 분석될 수 있습니다. 기업들은 디지털 비즈니스 전략의 일환으로 "이벤트 사고"를 받아들여야 합니다. 2020년까지, 전자 상거래의 실시간 상황 인식은 디지털 비즈니스 솔루션의 80%에 필수적인 특성이 될 것이며, 새로운 비즈니스 생태계의 80%는 이벤트 처리를 위한 지원이 필요할 것이다.

Trend No. 10: Continuous Adaptive Risk and Trust

지속적인 AdaptiveRisk및 신뢰성
디지털 비즈니스는 복잡하고 진화하는 보안 환경을 조성합니다. 점점 더 정교해 지는 도구를 사용하면 위협 잠재력이 높아집니다. 연속적인 AdaptiveRisk및 신뢰성 평가(CARTA)는 보안 가능한 디지털 비즈니스에 대한 적응형 대응으로 실시간, 위험 및 신뢰성 기반 의사 결정을 지원합니다. 신뢰보다는 소유권과 통제를 사용하는 전통적인 보안 기법은 디지털 세상에서 작동하지 않습니다. 인프라 스트럭처 및 주변 보호 기능은 정확한 감지를 보장하지 않으며, 따라서 내부의 내부자 공격으로부터 보호할 수 없습니다. 이를 통해 보안 중심의 보안을 수용하고 보안 조치에 대한 책임을 지도록 개발자에게 권한을 부여할 필요가 있습니다. DevOps를 활용하여"DevOOps"프로세스를 구축하고, 네트워크에 침투한 악의적인 기술(예:적응형 가정용)을 탐색하기 위해 보안 기술을 개발하는 것은 CARTA를 현실화하는 새로운 기술입니다.

TensorFlow의 고급 기계 학습 API (tf.estimator)를 사용하면 다양한 기계 학습 모델을 쉽게 구성, 교육 및 평가할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 tf.estimator를 사용하여 신경 네트워크 분류기를 만들고 Iris 데이터 세트
(Iris data set )에서이를 학습하여 sepal / petal geometry를 기반으로 꽃 종을 예측합니다. 다음 다섯 단계를 수행하는 코드를 작성합니다.

1.Iris 교육 / 테스트 데이터가 포함 된 CSV를 TensorFlow Dataset에로드하십시오.

2.신경 네트워크 분류 자 ​​생성

3.교육 데이터를 사용하여 모델 교육

4.모델의 정확성 평가

5.새 샘플 분류

참고 :이 자습서를 시작하기 전에 TensorFlow를 컴퓨터에 설치해야합니다.

Complete Neural Network Source Code(완전한 신경 네트워크 소스 코드)

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import os
import urllib

import numpy as np
import tensorflow as tf

# Data sets
IRIS_TRAINING = "iris_training.csv"
IRIS_TRAINING_URL = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv"

IRIS_TEST = "iris_test.csv"
IRIS_TEST_URL = "http://download.tensorflow.org/data/iris_test.csv"

def main():
  # If the training and test sets aren't stored locally, download them.
  if not os.path.exists(IRIS_TRAINING):
    raw = urllib.urlopen(IRIS_TRAINING_URL).read()
    with open(IRIS_TRAINING, "w") as f:
      f.write(raw)

  if not os.path.exists(IRIS_TEST):
    raw = urllib.urlopen(IRIS_TEST_URL).read()
    with open(IRIS_TEST, "w") as f:
      f.write(raw)

  # Load datasets.
  training_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header(
      filename=IRIS_TRAINING,
      target_dtype=np.int,
      features_dtype=np.float32)
  test_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header(
      filename=IRIS_TEST,
      target_dtype=np.int,
      features_dtype=np.float32)

  # Specify that all features have real-value data
  feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column("x", shape=[4])]

  # Build 3 layer DNN with 10, 20, 10 units respectively.
  classifier = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,
                                          hidden_units=[10, 20, 10],
                                          n_classes=3,
                                          model_dir="/tmp/iris_model")
  # Define the training inputs
  train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
      x={"x": np.array(training_set.data)},
      y=np.array(training_set.target),
      num_epochs=None,
      shuffle=True)

  # Train model.
  classifier.train(input_fn=train_input_fn, steps=2000)

  # Define the test inputs
  test_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
      x={"x": np.array(test_set.data)},
      y=np.array(test_set.target),
      num_epochs=1,
      shuffle=False)

  # Evaluate accuracy.
  accuracy_score = classifier.evaluate(input_fn=test_input_fn)["accuracy"]

  print("\nTest Accuracy: {0:f}\n".format(accuracy_score))

  # Classify two new flower samples.
  new_samples = np.array(
      [[6.4, 3.2, 4.5, 1.5],
       [5.8, 3.1, 5.0, 1.7]], dtype=np.float32)
  predict_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
      x={"x": new_samples},
      num_epochs=1,
      shuffle=False)

  predictions = list(classifier.predict(input_fn=predict_input_fn))
  predicted_classes = [p["classes"] for p in predictions]

  print(
      "New Samples, Class Predictions:    {}\n"
      .format(predicted_classes))

if __name__ == "__main__":
    main()

다음 섹션에서는 코드를 자세히 설명합니다.

Load the Iris CSV data to TensorFlow / Iris CSV데이터를 TensorFlow에 로드.

Iris 데이터 세트에는 Iris setosa, Iris virginica 및 Iris versicolor와 같은 세 가지 관련된 Iris 종 각각에서 추출한 50 개의 샘플로 구성된 150 행의 데이터가 들어 있습니다.

왼쪽에서 오른쪽으로 Iris setosa (Radomil, CC BY-SA 3.0), Iris versicolor (Dlanglois, CC BY-SA 3.0), Iris virginica (Frank Mayfield, CC BY-SA 2.0) 입니다.

각 행은 각 꽃 샘플에 대한 다음 데이터를 포함합니다 : 꽃잎 길이, 꽃잎 너비, 꽃잎 길이, 꽃잎 너비 및 꽃 종. 꽃 종은 정수로 표시되며, 0은 아이리스 세토 사, 1은 아이리스 versicolor, 2는 아이리스 virginica를 나타냅니다.

이 자습서에서는 아이리스 (Iris) 데이터가 무작위로 분리되어 두 개의 별도 CSV로 나뉩니다.

• A training set of 120 samples (iris_training.csv)
• A test set of 30 samples (iris_test.csv).

시작하려면 먼저 필요한 모든 모듈을 가져오고 데이터 세트를 다운로드하고 저장할 위치를 정의하십시오.

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import os
import urllib

import tensorflow as tf
import numpy as np

IRIS_TRAINING = "iris_training.csv"
IRIS_TRAINING_URL = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv"

IRIS_TEST = "iris_test.csv"
IRIS_TEST_URL = "http://download.tensorflow.org/data/iris_test.csv"

그런 다음 교육 및 테스트 세트가 로컬에 저장되어 있지 않으면 다운로드하십시오.

if not os.path.exists(IRIS_TRAINING):
  raw = urllib.urlopen(IRIS_TRAINING_URL).read()
  with open(IRIS_TRAINING,'w') as f:
    f.write(raw)

if not os.path.exists(IRIS_TEST):
  raw = urllib.urlopen(IRIS_TEST_URL).read()
  with open(IRIS_TEST,'w') as f:
    f.write(raw)

다음으로 learn.datasets.base의 load_csv_with_header () 메소드를 사용하여 교육 및 테스트 세트를 데이터 세트에로드하십시오. load_csv_with_header () 메소드는 세 가지 필수 인수를 취합니다.

filename 파일 경로를 CSV 파일로 가져옵니다.

target_dtype - 데이터 세트의 대상 값에 numpy 데이터 유형을 사용합니다.

features_dtype : 데이터 집합의 특징 값에 numpy 데이터 유형을 사용합니다.

여기에서 목표 (모델을 예측하기 위해 훈련하는 값)는 0-2의 정수로 꽃의 종류이므로 적절한 numpy 데이터 유형은 np.int입니다.

# Load datasets.
training_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header(
    filename=IRIS_TRAINING,
    target_dtype=np.int,
    features_dtype=np.float32)
test_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header(
    filename=IRIS_TEST,
    target_dtype=np.int,
    features_dtype=np.float32)

tf.contrib.learn의 데이터 세트는 튜플로 명명됩니다. 데이터 및 대상 필드를 통해 기능 데이터 및 대상 값에 액세스 할 수 있습니다. 여기서, training_set.data 및 training_set.target은 각각 학습 세트에 대한 피쳐 데이터 및 목표 값을 포함하고, test_set.data 및 test_set.target은 피쳐 데이터 및 테스트 세트에 대한 목표 값을 포함한다.

나중에 "DNNClassifier를 Iris 교육 데이터에 맞추기"에서 training_set.data 및 training_set.target을 사용하여 모델을 교육하고 "모델 정확성 평가"에서 test_set.data 및 test_set.target을 사용합니다. . 하지만 먼저 다음 섹션에서 모델을 구성 해 보겠습니다.

Construct a Deep Neural Network Classifier

tf.estimator는 Estimator라고하는 미리 정의 된 다양한 모델을 제공하며, "즉시"사용하여 데이터에 대한 교육 및 평가 작업을 실행할 수 있습니다. 여기서, 아이리스 (Iris) 데이터에 맞게 딥 뉴럴 네트워크 분류 자 모델을 구성 할 것입니다. tf.estimator를 사용하면 몇 줄의 코드로 tf.estimator.DNNClassifier를 인스턴스화 할 수 있습니다.

# Specify that all features have real-value data
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column("x", shape=[4])]

# Build 3 layer DNN with 10, 20, 10 units respectively.
classifier = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,
                                        hidden_units=[10, 20, 10],
                                        n_classes=3,
                                        model_dir="/tmp/iris_model")

위의 코드는 데이터 집합의 지형지 물에 대한 데이터 형식을 지정하는 모델의 지형지 물 열을 먼저 정의합니다. 모든 기능 데이터는 연속적이므로 tf.feature_column.numeric_column은 기능 컬럼을 구성하는 데 사용할 수있는 적절한 함수입니다. 데이터 세트에는 세 가지 기능 (세퍼리 폭, 세팔 높이, 꽃잎 너비 및 꽃잎 높이)이 있으므로 모든 데이터를 저장하려면 모양을 [4]로 설정해야합니다.

그런 다음 코드는 다음 인수를 사용하여 DNNClassifier 모델을 만듭니다.

1. feature_columns = feature_columns. 위에 정의 된 기능 열 집합입니다.

2. hidden_units = [10, 20, 10]. 10, 20 및 10 개의 뉴런을 포함하는 3 개의 숨겨진 레이어입니다.

3. n_classes = 3. 3 개의 아이리스 종을 나타내는 3 개의 대상 클래스입니다.

4. model_dir = / tmp / iris_model. 모델 교육 중에 TensorFlow가 검사 점 데이터와 TensorBoard 요약을 저장할 디렉토리입니다.

Describe the training input pipeline

tf.estimator API는 모델의 데이터를 생성하는 TensorFlow 조작을 작성하는 입력 기능을 사용합니다. tf.estimator.inputs.numpy_input_fn을 사용하여 입력 파이프 라인을 생성 할 수 있습니다.

# Define the training inputs
train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x={"x": np.array(training_set.data)},
    y=np.array(training_set.target),
    num_epochs=None,
    shuffle=True)

Fit the DNNClassifier to the Iris Training Data

이제 DNN 분류기 모델을 구성 했으므로 train 메서드를 사용하여 Iris 교육 데이터에 맞출 수 있습니다. train_input_fn을 input_fn으로 전달하고 훈련 단계 수를 입력하십시오 (here, 2000).

# Train model.
classifier.train(input_fn=train_input_fn, steps=2000)

모델의 상태는 분류 기준에 유지되므로 원하는 경우 반복적으로 학습 할 수 있습니다. 예를 들어, 위의 내용은 다음과 같습니다.

classifier.train(input_fn=train_input_fn, steps=1000)
classifier.train(input_fn=train_input_fn, steps=1000)

그러나 기차를 타는 동안 모델을 추적하려는 경우 TensorFlow SessionRunHook을 사용하여 로깅 작업을 수행하는 것이 좋습니다.

Evaluate Model Accuracy / 모델 정확도 평가

Iris 교육 데이터에서 DNNClassifier 모델을 교육했습니다. 이제 평가 방법을 사용하여 아이리스 테스트 데이터에서 정확성을 확인할 수 있습니다. train과 마찬가지로 evaluate은 입력 파이프 라인을 만드는 입력 함수를 사용합니다. evaluate은 평가 결과로 dicts를 반환합니다. 다음 코드는 Iris 테스트 data-test_set.data와 test_set.target을 전달하여 결과의 정확성을 평가하고 인쇄합니다.

# Define the test inputs
test_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x={"x": np.array(test_set.data)},
    y=np.array(test_set.target),
    num_epochs=1,
    shuffle=False)

# Evaluate accuracy.
accuracy_score = classifier.evaluate(input_fn=test_input_fn)["accuracy"]

print("\nTest Accuracy: {0:f}\n".format(accuracy_score))

참고 : numpy_input_fn에 대한 num_epochs = 1 인수가 중요합니다. test_input_fn은 데이터를 한 번 반복 한 다음 OutOfRangeError를 발생시킵니다. 이 오류는 분류 작업이 평가를 중단하도록 신호를 보내므로 입력을 한 번 평가합니다.

전체 스크립트를 실행하면 다음과 유사한 내용이 인쇄됩니다.

Test Accuracy: 0.966667

정확도 결과는 약간 다를 수 있지만 90 % 이상이어야합니다. 상대적으로 작은 데이터 세트는 나쁘지 않습니다!

새 샘플 분류

견적 기의 predict () 메소드를 사용하여 새 견본을 분류하십시오. 예를 들어,이 두 가지 새로운 꽃 샘플이 있다고 가정 해보십시오.

predict () 메서드를 사용하여 해당 종을 예측할 수 있습니다. predict는 목록으로 쉽게 변환 될 수있는 dicts 생성자를 반환합니다. 다음 코드는 클래스 예측을 검색하고 인쇄합니다.

# Classify two new flower samples.
new_samples = np.array(
    [[6.4, 3.2, 4.5, 1.5],
     [5.8, 3.1, 5.0, 1.7]], dtype=np.float32)
predict_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x={"x": new_samples},
    num_epochs=1,
    shuffle=False)

predictions = list(classifier.predict(input_fn=predict_input_fn))
predicted_classes = [p["classes"] for p in predictions]

print(
    "New Samples, Class Predictions:    {}\n"
    .format(predicted_classes))

결과는 다음과 같습니다.

New Samples, Class Predictions:    [1 2]

따라서 모델은 첫 번째 샘플이 Iris versicolor이고 두 번째 샘플은 Iris virginica라고 예측합니다.

추가 리소스

tf.estimator를 사용하여 선형 모델을 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 TensorFlow를 사용하는 대규모 선형 모델을 참조하십시오.

tf.estimator API를 사용하여 사용자의 Estimator를 빌드하려면 tf.estimator에서 Estimator 만들기를 확인하십시오.

브라우저에서 신경망 모델링 및 시각화를 실험하려면 Deep Playground를 확인하십시오.

신경 네트워크에 대한 고급 자습서는 길쌈 신경 네트워크 및 순환 신경 네트워크를 참조하십시오.

++++++

csv 파일을 원하는 데이터를 입력하면 간단히 판단하는 프로그램 및 그래프를 얻을 수 있습니다.

일정한 데이터를 가지고 판별하는 그래프 및 수식을 만들지 않고 원하는 것을 만들 수 있습니다.

글보다는 csv파일을 원하는 것으로 직접 수정하셔서 활용해보시면 더 빠른 이해를 하실 수 있습니다.

Heng Balance Lamp - 공중에서 스위치가있는 독특한 램프

이 램프(스탠드)는 공중에서 스위치를 사용하여 기존의 방식에서 벗어나고 있습니다. 

독특하고 창의성이 독보여서 소개하고자 합니다.

독특한 디자인이 당신의 삶에 마법 및 엣지함을 불어 넣습니다.

현재 웹 사이트에서 사전 주문을 할 수 있습니다. http://www.allocacoc.com/DesignNest/detail/id/103.html

모두가 스탠드를 알고 있기 때문에, 사진부터 보여드리겠습니다.

  무엇이 특별한지 감 잡으셨나요??

제품의 본 설명을 시작하겠습니다.

램프를 켜고 끄는 전통적인 방법에 지겨워합니까? 

예상대로 작동하는 혁신적인 탁상용 램프를 찾고 계십니까?

그런 다음 HENG 밸런스 램프로 단조로운 삶을 살기위한 새로운 방법을 시도해야합니다!

HENG 램프는 자석이 내장 된 나무 프레임 안에 두 개의 구슬로 이루어진 스위치 구조를 가지고 있습니다. 

자석을 움직이면 자석이 서로 끌어 당겨 스위치를 트리거합니다.

그것은 방을 밝게하는 새롭고 상호 작용하는 방법입니다!

두 개의 볼은 램프의 스위치입니다. 하단 볼을 들어 올리면 두 개의 볼을 서로의 자석과 함께 그려 넣습니다. 먼저 그들은 공기 중에 흘러서 균형에 도달하면 불이 들어올 것입니다.

HENG을 사용하면 재미 있고 혁신적이며 상호 작용적인 트위스트가 생깁니다.

HENG 램프는 매력적인 곡선 디자인으로 나무 구조를 통과하는 빛의 환영을 만듭니다.

이 램프의 가장 마법적인 요소는 스위치입니다. 두 개의 나무 공이 전등 스위치로 작동합니다. 일단 아래쪽 공을 들고 위쪽 공 부근에 놓으면 두 공은 램프의 중간에서 균형을 잡고 공중에 떠있게됩니다. 저울에 도달하면 램프가 켜집니다.

이 디자인은 쉬운 구조로되어있어 대량 생산이 용이합니다. HENG은 이미 프로토 타입 단계에 있으며 시장에 출시 될 준비가 될 것입니다.

우리는 당신이 자연에 가깝게 느끼기를 원하기 때문에 Heng Lamp를 만들기 위해 고품질의 목재를 선택했습니다. 이것은 따뜻하고 자연스러운 외모를 줄 것이며 연구실, 침실 및 거실과 같은 모든 유형의 객실에 적합합니다.

앞으로도 해외에서의 신기하고 독특한 제품 있으면 자주 소개하도록 하겠습니다.

TensorFlow Mechanics 101

Code: tensorflow/examples/tutorials/mnist/

본 자습서의 목적은 TensorFlow를 사용하여(고전적인)MNIST데이터 세트를 사용하여 손으로 작성된 손가락을 사용하여 간단한 피드 포워드 신경 네트워크를 훈련하고 평가하는 방법입니다. 본 자습서의 대상은 TensorFlow를 사용하는 데 관심이 있는 숙련된 사용자를 위한 것입니다.

이러한 자습서는 일반적으로 기계 학습을 가르치기 위한 것이 아닙니다.

TensorFlow를 설치하기 위한 지침을 준수했는지 확인하십시오.

튜토리얼 파일

이 자습서는 다음 파일을 참조합니다.

파일 목적

mnist.py : 완전히 연결된 MNIST 모델을 빌드하는 코드.

fully_connected_feed.py : 피드 사전을 사용하여 다운로드 된 데이터 세트에 대해 빌드 된 MNIST 모델을 학습하는 기본 코드.

교육을 시작하려면 직접 fully_connected_feed.py 파일을 실행하기 만하면됩니다.

python fully_connected_feed.py

데이터 준비

MNIST는 기계 학습의 전형적인 문제입니다. 문제는 회색으로 된 숫자 280x28픽셀 이미지를 보고이미지가 0에서 9까지의 숫자에 대해 나타내는 숫자를 판별하는 것입니다.

자세한 내용은 YanLecun의 MNIST페이지 또는 NBIST의 시각화를 참조하십시오.

(Yann LeCun's MNIST page or Chris Olah's visualizations of MNIST.)

다운로드.

런타임_데이터 처리()방법의 맨 위에 있는 경우 Input_data.reads_data_sets()함수가 로컬 교육 폴더로 다운로드된 데이터를 다운로드하여 DataSet인스턴스를 반환합니다.

data_sets = input_data.read_data_sets(FLAGS.train_dir, FLAGS.fake_data)

참고 : fake_data 플래그는 단위 테스트 목적으로 사용되며 판독기에서 무시할 수 있습니다.

데이터 집합             목적

data_sets.train                 55000 이미지 및 레이블, 기본 교육용.

data_sets.validation          5000 개의 이미지 및 레이블, 교육 정확도의 반복 검증.

data_sets.test                 훈련 된 정확도의 최종 테스트를 위해 10000 개의 이미지 및 레이블.

입력 및 자리 표시 자

placeholder_inputs () 함수는 입력의 모양을 정의하는 두 개의 tf.placeholder 연산을 생성합니다.이 연산은 batch_size를 포함하여 나머지 그래프와 실제 훈련 예제가 입력됩니다.

images_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size,
                                                       mnist.IMAGE_PIXELS))
labels_placeholder = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size))

또한 트레이닝 루프에서 전체 이미지 및 레이블 데이터 세트가 각 단계의 batch_size에 맞게 슬라이스되고 이러한 자리 표시 자 연산과 일치 한 다음 feed_dict 매개 변수를 사용하여 sess.run () 함수로 전달됩니다.

그래프 작성

데이터의 자리 표시자를 만든 후 그래프는 3 단계 패턴 인 추론 (), 손실 () 및 학습 ()에 따라 mnist.py 파일에서 작성됩니다.

inference () - 예측을하기 위해 네트워크를 앞으로 돌리는 데 필요한만큼 그래프를 만듭니다.

loss () - 손실을 생성하는 데 필요한 연산을 추론 그래프에 추가합니다.

training () - 그라디언트를 계산하고 적용하는 데 필요한 연산을 손실 그래프에 추가합니다.

추론

inference () 함수는 출력 예측을 포함하는 텐서를 반환하는 데 필요한만큼 그래프를 작성합니다.

이미지 자리 표시자를 입력으로 사용하고 ReLU 활성화가있는 완전히 연결된 레이어와 출력 로짓을 지정하는 10 개의 노드 선형 레이어가 그 위에 빌드됩니다.

각 계층은 해당 범위 내에서 작성된 항목의 접두사로 사용되는 고유 한 tf.name_scope 아래에 작성됩니다.

with tf.name_scope('hidden1'):

정의 된 범위 내에서 각 레이어에서 사용되는 가중치와 바이어스는 원하는 모양으로 tf.Variable 인스턴스에 생성됩니다.

weights = tf.Variable(
    tf.truncated_normal([IMAGE_PIXELS, hidden1_units],
                        stddev=1.0 / math.sqrt(float(IMAGE_PIXELS))),
    name='weights')
biases = tf.Variable(tf.zeros([hidden1_units]),
                     name='biases')

예를 들어, hidden1 범위에서 생성 된 경우 weights 변수에 고유 한 이름이 "hidden1 / weights"가됩니다.

각 변수에는 초기화 작업이 주어진다.

이 가장 일반적인 경우, 가중치는 tf.truncated_normal로 초기화되고 2 차원 텐서의 모양이 주어지면 가중치가 연결되는 레이어의 단위 수를 나타내는 첫 번째 흐림과 수를 나타내는 두 번째 흐림이 표시됩니다 가중치가 연결되는 계층의 단위. hidden1이라는 첫 번째 레이어의 경우, 가중치가 이미지 입력을 hidden1 레이어에 연결하기 때문에 크기는 [IMAGE_PIXELS, hidden1_units]입니다. tf.truncated_normal 초기화 프로그램은 주어진 평균 및 표준 편차로 임의의 분포를 생성합니다.

그런 다음 바이어스를 tf.zeros로 초기화하여 모든 0 값으로 시작하도록하고 그 모양은 연결되는 레이어의 단위 수입니다.

그래프의 세 가지 주요 작업 - 숨겨진 레이어에 대해 tf.matmul 및 로그에 대해 하나의 추가 tf.matmul을 포함하는 두 개의 tf.nn.relu ops가 차례로 생성되고 각 인스턴스에는 각각 별도의 tf.Variable 인스턴스가 생성됩니다 입력 자리 표시 자의 이전 텐서 또는 이전 레이어의 출력 텐서.

hidden1 = tf.nn.relu(tf.matmul(images, weights) + biases)

hidden2 = tf.nn.relu(tf.matmul(hidden1, weights) + biases)

logits = tf.matmul(hidden2, weights) + biases

마지막으로 출력을 포함하는 로그 텐서가 반환됩니다.

손실

loss () 함수는 필요한 손실 작업을 추가하여 그래프를 작성합니다.

먼저 labels_placeholder의 값이 64 비트 정수로 변환됩니다. 그런 다음 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits op가 추가되어 labels_placeholder에서 1- 핫 레이블을 자동으로 생성하고 inference () 함수의 출력 로그를 1- 핫 레이블과 비교합니다.

labels = tf.to_int64(labels)
cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
    labels=labels, logits=logits, name='xentropy')

그런 다음 tf.reduce_mean을 사용하여 일괄 처리 차원 (첫 번째 차원)에서 교차 엔트로피 값을 전체 손실로 평균화합니다.

loss = tf.reduce_mean(cross_entropy, name='xentropy_mean')

그리고 나서 손실 값을 포함 할 텐서가 반환됩니다.

노트 : 교차 엔트로피는 정보 이론의 아이디어로, 실제로 사실 인 것을 감안할 때 신경망의 예측을 얼마나 나쁘게 생각하는지 설명 할 수 있습니다. 자세한 내용은 블로그 게시물 Visual Information Theory (http://colah.github.io/posts/2015-09-Visual-Information/)를 참조하십시오.

훈련

training () 함수는 Gradient Descent를 통해 손실을 최소화하는 데 필요한 연산을 추가합니다.

먼저 loss () 함수에서 손실 텐서를 취하여 tf.summary.FileWriter (아래 참조)와 함께 사용할 때 이벤트 파일에 요약 값을 생성하는 연산 인 tf.summary.scalar로 전달합니다. 이 경우 요약이 기록 될 때마다 손실의 스냅 샷 값을 방출합니다.

tf.summary.scalar('loss', loss)

다음으로, 요청 된 학습 속도로 그라데이션을 적용하는 tf.train.GradientDescentOptimizer를 인스턴스화합니다.

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)

그런 다음 글로벌 교육 단계에 대한 카운터를 포함하는 단일 변수를 생성하고 tf.train.Optimizer.minimize op는 시스템의 학습 가능한 가중치를 업데이트하고 전역 단계를 증가시키는 데 사용됩니다. 이 작업은 관습에 따라 train_op이라고하며, 한 단계의 교육 (아래 참조)을 유도하기 위해 TensorFlow 세션에서 실행해야하는 작업입니다.

global_step = tf.Variable(0, name='global_step', trainable=False)
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)

모델 교육

일단 그래프가 작성되면 fully_connected_feed.py의 사용자 코드에 의해 제어되는 루프에서 반복적으로 트레이닝되고 평가 될 수 있습니다.

그래프

run_training () 함수의 맨 위에는 내장 된 모든 op가 기본 전역 tf.Graph 인스턴스와 연관되어 있음을 나타내는 명령과 함께 python이 있습니다.

with tf.Graph().as_default():

tf.Graph는 그룹으로 함께 실행될 수있는 작업 모음입니다. 대부분의 TensorFlow 사용은 단일 기본 그래프에만 의존해야합니다.

여러 그래프를 사용하는보다 복잡한 용도는 가능하지만이 간단한 자습서의 범위를 벗어납니다.

세션

모든 빌드 준비가 완료되고 필요한 모든 작업이 생성되면 그래프 실행을위한 세션이 만들어집니다.

sess = tf.Session()

또는 세션을 범위 지정을 위해 with 블록으로 생성 할 수 있습니다.

with tf.Session() as sess:

세션에 대한 빈 매개 변수는이 코드가 기본 로컬 세션에 연결 (또는 아직 생성되지 않은 경우 생성)한다는 것을 나타냅니다.

세션을 생성 한 직후, 모든 tf.Variable 인스턴스는 초기화 op에서 tf.Session.run을 호출하여 초기화됩니다.

init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)

tf.Session.run 메서드는 매개 변수로 전달 된 op (s)에 해당하는 그래프의 전체 하위 집합을 실행합니다. 이 첫 번째 호출에서 init op는 변수의 초기화 코드 만 포함하는 tf.group입니다. 나머지 그래프는 여기에서 실행되지 않습니다. 그것은 아래의 교육 과정에서 발생합니다.

학습 루프

세션으로 변수를 초기화 한 후 교육이 시작될 수 있습니다.

사용자 코드는 단계별 교육을 제어하며 유용한 교육을 수행 할 수있는 가장 단순한 루프는 다음과 같습니다.

for step in xrange(FLAGS.max_steps):
    sess.run(train_op)

그러나이 자습서는 이전 단계에서 생성 된 자리 표시 자와 일치시키기 위해 각 단계의 입력 데이터를 슬라이스해야한다는 점에서 약간 더 복잡합니다.

그래프 피드

각 단계에서 코드는 단계에 대한 교육을위한 예제 세트를 포함하는 피드 사전을 생성하며,이 단계는 해당 인스턴스가 나타내는 자리 표시 자 연산에 의해 입력됩니다.

fill_feed_dict () 함수에서 주어진 DataSet은 이미지와 레이블의 다음 batch_size 세트에 대해 쿼리되고 자리 표시 자와 일치하는 tensors는 다음 이미지와 레이블을 포함하여 채워집니다.

images_feed, labels_feed = data_set.next_batch(FLAGS.batch_size,
                                               FLAGS.fake_data)

그런 다음 키와 자리 표시자를 나타내는 파이썬 사전 객체가 생성되고 대표적인 피드 텐서가 값으로 제공됩니다.

feed_dict = {
    images_placeholder: images_feed,
    labels_placeholder: labels_feed,
}

이것은 sess.run () 함수의 feed_dict 매개 변수로 전달되어이 단계의 학습에 대한 입력 예제를 제공합니다.

상태 확인

이 코드는 실행 호출에서 가져올 두 값을 지정합니다 : [train_op, loss].

for step in xrange(FLAGS.max_steps):
    feed_dict = fill_feed_dict(data_sets.train,
                               images_placeholder,
                               labels_placeholder)
    _, loss_value = sess.run([train_op, loss],
                             feed_dict=feed_dict)

가져올 값은 두 가지이므로 sess.run ()은 두 항목이 포함 된 튜플을 반환합니다. 가져올 값 목록에있는 각 Tensor는 반환 된 튜플의 numpy 배열에 해당하며이 단계에서이 텐서 값이 채워집니다. train_op은 출력 값이없는 Operation이기 때문에 반환 된 튜플의 해당 요소는 None이므로 버려집니다. 그러나 모델이 훈련 중에 분기되면 손실 텐서의 값은 NaN이 될 수 있으므로이 값을 로깅에 사용합니다.

NaN 없이도 교육이 잘 진행된다고 가정하면 교육 과정에서 100 단계마다 간단한 상태 텍스트를 인쇄하여 사용자에게 교육 상태를 알릴 수 있습니다.

if step % 100 == 0:
    print('Step %d: loss = %.2f (%.3f sec)' % (step, loss_value, duration))

상태 시각화

TensorBoard에서 사용되는 이벤트 파일을 내보내려면 그래프 작성 단계에서 모든 요약 (이 경우 하나만 포함)이 단일 텐서로 수집됩니다.

summary = tf.summary.merge_all()

그리고 나서 세션이 생성 된 후 tf.summary.FileWriter가 인스턴스화되어 그래프 자체와 요약 값을 모두 포함하는 이벤트 파일을 작성할 수 있습니다.

summary_writer = tf.summary.FileWriter(FLAGS.train_dir, sess.graph)

마지막으로, 이벤트 파일은 요약이 평가 될 때마다 새 요약 값으로 업데이트되고 출력이 작성자의 add_summary () 함수에 전달됩니다.

summary_str = sess.run(summary, feed_dict=feed_dict)
summary_writer.add_summary(summary_str, step)

이벤트 파일을 작성하면 Training 폴더에 대해 TensorBoard를 실행하여 요약의 값을 표시 할 수 있습니다.

참고 : Tensorboard를 작성하고 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 함께 제공되는 Tensorboard : Visualizing Learning을 참조하십시오. Tensorboard: Visualizing Learning.

검사 점 저장(체크포인트 저장)

추후 교육이나 평가를 위해 모델을 나중에 복원하는 데 사용할 수있는 검사 점 파일을 내보내려면 tf.train.Saver를 인스턴스화합니다.

saver = tf.train.Saver()

트레이닝 루프에서는 tf.train.Saver.save 메소드가 정기적으로 호출되어 모든 트레이닝 가능한 변수의 현재 값을 사용하여 검사 점 파일을 트레이닝 디렉토리에 씁니다.

saver.save(sess, FLAGS.train_dir, global_step=step)

나중에 추후에 thetf.train.Saver.restore 메소드를 사용하여 모델 매개 변수를 다시로드하여 교육을 재개 할 수 있습니다.

saver.restore(sess, FLAGS.train_dir)

모델 평가

천 단계마다이 코드는 교육 및 테스트 데이터 세트 모두에 대해 모델을 평가하려고 시도합니다. do_eval () 함수는 교육, 유효성 검사 및 테스트 데이터 집합에 대해 세 번 호출됩니다.

print('Training Data Eval:')
do_eval(sess,
        eval_correct,
        images_placeholder,
        labels_placeholder,
        data_sets.train)
print('Validation Data Eval:')
do_eval(sess,
        eval_correct,
        images_placeholder,
        labels_placeholder,
        data_sets.validation)
print('Test Data Eval:')
do_eval(sess,
        eval_correct,
        images_placeholder,
        labels_placeholder,
        data_sets.test)

더 복잡한 사용법은 대개 상당한 양의 하이퍼 매개 변수 튜닝 후에 만 ​​확인되도록 data_sets.test를 격리합니다. 그러나 간단한 MNIST 문제 때문에 모든 데이터에 대해 평가합니다.

평가 그래프 작성

교육 루프를 시작하기 전에 평가 () 함수는 mnist.py에서 loss () 함수와 동일한 logits / labels 매개 변수를 사용하여 evaluation () 함수를 호출하여 작성해야합니다.

eval_correct = mnist.evaluation(logits, labels_placeholder)

evaluation () 함수는 단순히 true 레이블이 K 가장 가능성있는 예측에서 발견 될 수있는 경우 각 모델 출력을 자동으로 득점 할 수있는 tf.nn.in_top_k op를 생성합니다. 이 경우 K의 값을 1로 설정하여 실제 레이블 인 경우 올바른 예측 만 고려합니다.

eval_correct = tf.nn.in_top_k(logits, labels, 1)

평가 출력

그런 다음 feed_dict를 채우고 eval_correct op에 대해 sess.run ()을 호출하여 지정된 데이터 집합에서 모델을 평가하는 루프를 만들 수 있습니다.

for step in xrange(steps_per_epoch):
    feed_dict = fill_feed_dict(data_set,
                               images_placeholder,
                               labels_placeholder)
    true_count += sess.run(eval_correct, feed_dict=feed_dict)

true_count 변수는 in_top_k op가 올바른 것으로 판단한 모든 예측을 누적합니다. 거기에서 정밀도는 총 사례 수로 단순히 나누어 계산할 수 있습니다.

precision = true_count / num_examples
print('  Num examples: %d  Num correct: %d  Precision @ 1: %0.04f' %
      (num_examples, true_count, precision))