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!