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Deep Learning

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[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..
[모두를 위한 딥러닝/시즌2] Lab-02, 03 Linear regression Lab-02, 03 Linear regression 다음은 모두를 위한 딥러닝 시즌 2의 Lab-02 Linear regression와 Lab-03 Deeper Look at GD를 학습하고 요약정리한 내용입니다. Lab-03가 Lab-02에서 배우는 Gradient descent의 심화이므로 두 강의를 Linear regression으로 통합하여 작성합니다. 강의 내용을 기반으로 요약하되, 보충 설명이 필요한 경우 부스트코스와 위키독스를 참고했습니다. 학습 목표 선형 회귀(Linear Regression)에 대해 알아본다. 핵심 키워드 선형 회귀(Linear Regression), 가설 함수(Hypothesis Function), 평균 제곱 오차(Mean Squared Error), 경사 하강법(Gra..
[모두를 위한 딥러닝/시즌2] Lab-01 Tensor Manipulation Lab-01 Tensor Manipulation 다음은 모두를 위한 딥러닝 시즌 2의 Lab-01-1 Tensor Manipulation 1과 Lab-01-2 Tensor Manipulation 2를 학습하고 요약정리한 내용입니다. 강의 내용을 기반으로 요약하되, 보충 설명이 필요한 경우 부스트코스와 위키독스를 참고했습니다. 학습목표 텐서 조작(Tensor Manipulation)에 대해 알아본다. 핵심키워드 텐서(Tensor), 넘파이(NumPy), 텐서 조작(Tensor Manipulation), 브로드캐스팅(Broadcasting), View, Squeeze, Unsqueeze, Type Casting, Concatenate, Stacking, In-place Operation 1. 벡터, 행렬 그..
[머신러닝 야학/2기] Tensorflow (python) 수업 정리 Tensorflow (python) 올해 1월 4일부터 15일까지 구글과 생활코딩이 함께 하는 머신러닝 야학에 참여해 텐서플로우 수업을 들었습니다. 수준에 맞게, 사용하는 언어에 맞게 여러 수업이 열린다는 점이 좋았고 텐서플로우 복습할 겸 들었던 건데 생각보다 많이 얻어간 수업이었습니다. 예를 들면 원래 activation 함수로 relu를 많이 썼는데, 이번 수업을 통해 처음으로 swish를 알게 되었습니다. 생활코딩도 이번에 처음 알게 되었는데, 이미 유명한 비영리 교육 프로젝트라고 하네요! 아무튼 머신러닝 야학에 대한 정보는 이 정도로 간단히 얘기하고 혹시 더 궁금하신 분들은 위의 머신러닝 야학 사이트나 아래 수업 링크에 자세히 나와있으니 참고하시면 될 것 같습니다. 강의는 무료로 진행되고 머신러닝..

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