파이썬 머신러닝 + 딥러닝

5회차 속성과정
전체 : 2시간 50분|회차당 평균 : 34분0초

이용기간 2개월

전문강사 : 알지오 R&D [IT]

파이썬 머신러닝 + 딥러닝 인강 평생교육원 교육 안내
파이썬 을 이용한 머신러닝은 클라우드 컴퓨터가 학습 모형을 기반으로 외부에서 주어진 데이터를 통해 스스로 학습하는 것을 말한다. 인공지능(artificial intelligence)의 한 분야이다. 딥러닝의 핵심은 분류를 통한 예측이다. 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견해 내는 일. 알지오 의 파이썬 머신러닝 + 딥러닝 강의는 해당 내용을 실현할수 있게 파이썬을 이용해서 머신러닝 과 딥러닝을 학습하게 됩니다.

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
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
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
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
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.