딥러닝&머신러닝
딥러닝&머신러닝 강좌 안내
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01.35분 Regression & Perceptron
Linear Regression과 Logistic Regression, 단층 퍼셉트론(Single Layer Perceptron)에 대해서 설명합니다.
책갈피[00:00] Regression/[01:03] Linear Regression(선형회귀)/[02:10] tensorflow/[09:42] Logistic Regression/[15:53] Perceptron/[17:15] Step Funcionm Sigmoid Function/[17:46] Single Layer Perceptron/[24:53] End 연산 Perceptron/[27:38] 단순 인공신경망 단층 퍼셉트론을 이용한 Iris 데이터 머신러닝
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02.40분 CNN(Convolutional Neural Netrowk)과 RNN(Recurrent Neural Network)
딥러닝 알고리즘을 활용한 이미지 분류 및 자연어 처리
책갈피 [00:39] CNN의개념/[03:13] MNIST Classification/[07:02] 다운샘플링/[12:18] CIFAR-10Classification/[14:55] Convolutional Layer/[20:35] RNN/[25:00] WordEmbedding/[30:28] LinearRegression/[34:35] MNIST date Sets
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03.32분 LSTM(Long-Short Term Memory)과 TF-IDF
딥러닝 알고리즘을 활용한 개선된 자연어 처리와 문서 분류
책갈피[00:02] LSTM/[05:52] SequenceModel/[11:28] 번역테스트/[14:17] BasicLSTM/[19:57] RNN모델 신경망 고정/[23:22] term frequency inverse document frequency/[27:16] NounsChecker
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04.31분 ANN(Artificial Neural Network)
딥러닝 알고리즘을 활용한 뉴럴 네트워크 모델 구현
책갈피 [00:00] ANN/[05:04] Categorical variable /[10:03] 피처스칼링/[15:03] Input Layer/[20:03] 손실함수와 Optimizer 정의/[24:10] KMeansClustering 알고리즘 실습코드
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05.32분 Classification
머신러닝 알고리즘을 활용한 분류기 구현
책갈피 [00:19] Naive Bayesian 구현/[05:00] 데이터 받아오기/[10:05] 수축을이용한선형분류기/[15:26] 페인트데이터셋/[20:05] 선형분류기/[25:03] softmax function
- 진행중입니다.
![파이썬 왕초보 [기초 속성실무 + 장고]](/img_file/builder/Date/20190909133%C6%C4%C0%CC%BD%E3-%BF%D5%C3%CA%BA%B8-%5B%B1%E2%C3%CA-%BC%D3%BC%BA%BD%C7%B9%AB-%2B-%C0%E5%B0%ED%5D.png "파이썬 왕초보 [기초 속성실무 + 장고]")
파이썬 왕초보 [기초 속성실무 + 장고]13시간 7분
![파이썬 [입문+실무+데이터분석]](/img_file/builder/Date/201909098810%C6%C4%C0%CC%BD%E3-%5B%C0%D4%B9%AE%2B%BD%C7%B9%AB%2B%B5%A5%C0%CC%C5%CD%BA%D0%BC%AE%5D.png "파이썬 [입문+실무+데이터분석]")
파이썬 [입문+실무+데이터분석]26시간 41분
