[머신러닝을 위한 파이썬] 코스 수료
‘머신러닝을 위한 파이썬’를 수료하며
Machine Learning
데이터사이언스와는 뗄 수 없는 머신러닝
[머신러닝을 위한 파이썬] 18. Linear Regression - 7
Dev set과 교차 검증의 다양한 방법들
[머신러닝을 위한 파이썬] 16. Linear Regression - 5
다양한 경사하강법 방식, 과대적합을 막기 위한 규제
[머신러닝을 위한 파이썬] 15. Linear Regression - 4
한 개 이상의 특성이 있을 때의 경사 하강법, 모델의 성능 평가하기
[머신러닝을 위한 파이썬] 14. Linear Regression - 3
경사하강법으로 선형 회귀 구현하기
[머신러닝을 위한 파이썬] 13. Linear Regression - 2
실습 - 정규방정식으로 선형 회귀 구현하기
[머신러닝을 위한 파이썬] 12. Linear Regression - 1
선형 회귀, 비용 함수, 정규 방정식
[머신러닝을 위한 파이썬] 11. Data handling - 6
실습 - 비행기 승객 데이터 다루기
[머신러닝을 위한 파이썬] 10. Data handling - 5
결측치 처리, 이산형 데이터 처리, 데이터 스케일링
[머신러닝을 위한 파이썬] 9. Data handling - 4
matplotlib을 통한 데이터 시각화
[머신러닝을 위한 파이썬] 8. Data handling - 3
Pandas의 Groupby, 피벗 테이블, 크로스탭, Merge, Persistence
[머신러닝을 위한 파이썬] 7. Data handling - 2
Pandas의 사용법
[머신러닝을 위한 파이썬] 6. Data handling - 1
NumPy의 사용법
[머신러닝을 위한 파이썬] 4. Linear Algebra (선형대수) - 2
실습 - 유사한 뉴스 선정하기
[머신러닝을 위한 파이썬] 3. Linear Algebra (선형대수) - 1
벡터와 행렬의 연산을 파이썬스럽게 구현하기
[머신러닝을 위한 파이썬] 2. Pythonic Code - 2
파이썬스럽게 코드 짜기 - Asterisk와 collection 모듈
[머신러닝을 위한 파이썬] 1. Pythonic Code - 1
파이썬스럽게 코드 짜기 - split, join, list comprehension, 람다 함수, map, reduce
[Deep Learning Specialization - 4단계] 코스 수료
‘Deep Learning Specialization 4단계’를 수료하며
[Deep Learning Specialization - 4단계] 6. 신경망 스타일 변형
신경망으로 그림의 스타일 바꾸기
[Deep Learning Specialization - 4단계] 5. 얼굴 인식
얼굴 인식을 위한 샴 네트워크, 삼중항 손실
[Deep Learning Specialization - 4단계] 4. 탐지 알고리즘 - 2
IOU, 비최대억제, 앵커 상자. 이를 합한 YOLO 알고리즘
[Deep Learning Specialization - 4단계] 4. 탐지 알고리즘 - 1
물체를 인식하여 경계 상자 그리기
[Deep Learning Specialization - 4단계] 3. convNets-실질적 조언들
컴퓨터 비전에서의 전이학습과 데이터 증가
[Deep Learning Specialization - 4단계] 2. 케이스 스터디 - 2
1 x 1 신경망과 인셉션 신경망
[Deep Learning Specialization - 4단계] 2. 케이스 스터디 - 1
합성곱 층을 사용하는 다양한 신경망
[Deep Learning Specialization - 4단계] 1. 합성곱 신경망 - 1
컴퓨터 비전을 위한 합성곱
[Deep Learning Specialization - 3단계] 코스 수료
‘Deep Learning Specialization 3단계’를 수료하며
[Deep Learning Specialization - 3단계] 7. End-to-End 딥러닝
End-to-end 딥러닝의 개요와 사용 요령
[Deep Learning Specialization - 3단계] 6. 다양한 문제로부터 학습시키기
전이학습과 다중 작업 학습
[Deep Learning Specialization - 3단계] 4. 오차 분석
오차 원인을 발견했을 때 어떻게 해야 하나
[Deep Learning Specialization - 3단계] 3. 사람 수준의 성능과 비교하기
인간의 성능과 AI 모델
[Deep Learning Specialization - 2단계] 코스 수료
‘Deep Learning Specialization 2단계’를 수료하며
[Deep Learning Specialization - 2단계] 8. 프로그래밍 프레임워크 소개
딥러닝 프레임워크와 Tensorflow 구현
[Deep Learning Specialization - 2단계] 5. 하이퍼파라미터 튜닝
초매개변수의 선택과 관련된 다양한 통찰
[Deep Learning Specialization - 2단계] 4. 최적화 알고리즘 - 2
모멘텀 최적화, RMS prop, Adam 최적화 알고리즘. 그리고 학습률 감쇠와 안장지대까지.
[Deep Learning Specialization - 2단계] 4. 최적화 알고리즘 - 1
미니 배치 경사하강법과 지수 가중 평균
[Deep Learning Specialization - 2단계] 3. 최적화 문제 설정
입력 정규화와 경사 검사
[Deep Learning Specialization - 2단계] 1. 머신러닝 어플리케이션 설정하기
모델 생성에 사용되는 여러 집합, 편향과 분산
[Deep Learning Specialization - 1단계] 코스 수료
‘Deep Learning Specialization 1단계’를 수료하며
[Deep Learning Specialization - 1단계] 5. 심층 신경망 네트워크
심층 신경망에서의 정방향 연산과 역방향 연산
[Deep Learning Specialization - 1단계] 4. 얕은 신경망 네트워크
얕은 신경망에 벡터화를 이용한 경사하강법 적용하기
[Deep Learning Specialization - 1단계] 3. 파이썬과 벡터화
벡터화를 통한 반복문 없애기
[Deep Learning Specialization - 1단계] 2. 신경망과 로지스틱회귀
로지스틱 회귀와 경사하강법
[Deep Learning Specialization - 1단계] 1. 딥러닝 소개
신경망이란 무엇인가, 신경망의 종류와 활용