Data Mining (CSE5312/CSEG312), 2016 Spring

Data Mining Lab Assignment 4

Deep Learning 1

Exercise

Tensorflow Example Data Mining (CSE5312/CSEG312), 2016 Spring 2

Example : Tensorflow with Docker  다음 명령어를 실행한다.

Docker run –p 8888:8888 –p 6006:6006 b.gcr.io/tensorflow/tensorflow  Docker 재 시작시 아래 명령어 수행.

Docker stop $(docker ps –a –q) Data Mining (CSE5312/CSEG312), 2016 Spring 브라우저를 통해 앞의 ip:8888로 접속 Ex) http://192.168.99.100:8888/ 3

Example : Tensorflow with Docker  접속 화면 Data Mining (CSE5312/CSEG312), 2016 Spring 4

Example : Tensorflow Example  터미널 실행 왼쪽 new -> Terminal Data Mining (CSE5312/CSEG312), 2016 Spring 5

Example : Tensorflow Example  아래 명령어 실행 apt-get update apt-get upgrade apt-get install git  TensorFlow-Example 설치 git clone https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples.git

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Example : Tensorflow with Docker  폴더가 생성됨을 확인 Data Mining (CSE5312/CSEG312), 2016 Spring 7

Exercise /TensorFlow-Examples/ Notebooks/ 3_NeuralNetworks 폴더의 autoencoder.ipynb

convolutional_network.ipynb

두 개의 파일을 실행해보고 모델의 의미를 파악한다.

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Summary  Exercise 요약 (해야 할 일)  Exercise 1.

/TensorFlow-Examples/Notebooks/3_NeuralNetworks 폴더의 autoencoder.ipynb, convolutional_network.ipynb 두 개를 실행해보고 각각의 모델에 대해 한 페이지 이내로 간략하게 설명한다.

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Submission  제출물: Exercise 에 대한 보고서  제출 기한: 2016년 6 월 9 일 수업시간 전까지  제출 방법   Softcopy(보고서 파일): 조교에게 e-mail로 제출 ( [email protected]

)   메일 제목 : dm2016_hw4_학번_이름 보고서 파일 : dm2016_hw4_학번_이름.hwp or docx ( 1 page )  형식 불이행 10% 감점 Late 1일 10%, 2일 20%, 3일 이후 50% 감점 Data Mining (CSE5312/CSEG312), 2016 Spring 10