Deep Learning/Pytorch (7) 썸네일형 리스트형 [모두를 위한 딥러닝/시즌2] Lab-07-1 Tips Lab-07-1 Tips 다음은 모두를 위한 딥러닝 시즌 2의 Lab-07-1 Tips를 학습하고 요약정리한 내용입니다. 강의 내용을 기반으로 요약하되, 보충 설명이 필요한 경우 확률론 필기노트와 위키독스를 참고했습니다. 학습 목표 신경망과 관련된 여러가지 팁에 대해 알아본다. 핵심 키워드 최대 가능도 추정(Maximum Likelihood Estimation), 과적합(Overfitting), 규제(Regurlarization), 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋(Training and Test Dataset), 학습률(Learning Rate), 데이터 전처리(Data Preprocessing) 1. Reminder: Maximum Likelihood Estimation(최대 가능도 추정) Maximu.. [모두를 위한 딥러닝/시즌2] Lab-06 Softmax Classification Lab-06 Softmax Classification 다음은 모두를 위한 딥러닝 시즌 2의 Lab-06 Softmax Classification를 학습하고 요약정리한 내용입니다. 강의 내용을 기반으로 요약하되, 보충 설명이 필요한 경우 부스트코스와 위키독스를 참고했습니다. 학습 목표 소프트맥스 분류(Softmax Classification)에 대해 알아본다. 핵심 키워드 소프트맥스(Softmax), 크로스 엔트로피(Cross Entropy) • 이산 확률 분포(Discrete Probability Distribution) 확률 변수가 가질 수 있는 값들이 셀 수 있는 경우 그 확률 변수의 분포 • 연속 확률 분포(Continuous Probability Distribution) 확률 변수가 가질 수 있는.. [모두를 위한 딥러닝/시즌2] Lab-05 Logistic Regression Lab-05 Logistic Regression 다음은 모두를 위한 딥러닝 시즌 2의 Lab-05 Logistic Regression를 학습하고 요약정리한 내용입니다. 강의 내용을 기반으로 요약하되, 보충 설명이 필요한 경우 부스트코스와 위키독스를 참고했습니다. 학습 목표 로지스틱 회귀(Logistic Regression)에 대해 알아본다. 핵심 키워드 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 가설(Hypothesis), 손실 함수(Cost Function), 평가(Evaluation) 1. Reminder • 이진 분류(Binary Classification): 둘 중 하나를 결정하는 문제 • 로지스틱 회귀(Logistic Regression): 이진 분류를 풀기 위한 대표적인 알고리즘, .. [모두를 위한 딥러닝/시즌2] Lab-04-2 Loading Data Lab-04-2 Loading Data 다음은 모두를 위한 딥러닝 시즌 2의 Lab-04-2 Loading Data를 학습하고 요약정리한 내용입니다. 강의 내용을 기반으로 요약하되, 보충 설명이 필요한 경우 부스트코스와 위키독스를 참고했습니다. 학습 목표 미니 배치 경사 하강법(Minibatch Gradient descent)을 배우고 Dataset & DataLoader 사용법에 대해 알아본다. 핵심 키워드 미니 배치 경사 하강법(Minibatch Gradient descent), Dataset, DataLoader 1. "Mini Batch" Gradient Descent 이론 • 미니 배치(Mini Batch): 전체 데이터를 더 작은 단위로 나눈 해당 단위를 의미 • 배치 경사 하강법(Batch .. [모두를 위한 딥러닝/시즌2] Lab-04-1 Multivariable Linear regression Lab-04-1 Multivariable Linear regression 다음은 모두를 위한 딥러닝 시즌 2의 Lab-04-1 Multivariable Linear regression를 학습하고 요약정리한 내용입니다. 강의에서 말씀하시는 다항 선형 회귀(Multivariable/Multivariate Linear Regression)는 통계에서 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)이므로 앞으로 '다항' 선형 회귀는 '다중' 선형 회귀로 표시하겠습니다. 그리고 Multivariable/Multivariate Linear Regression은 통계에서 '다변량' 선형 회귀라고 부르며 이는 '다중' 선형 회귀와 다른 것이므로, '다변량' 선형 회귀로 표시하겠습니다. 강의 내용을 기.. 이전 1 2 다음
