건조젤리의 저장소

김성훈 교수님의 강의내용을 정리한 내용입니다. 출처 : http://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 이러한 데이터의 특징을 나타낼 수 있는 선형식은 무엇일까? 어떻게 찾을 수 있을까? 선형식은 위와 같은 1차 방정식으로 나타낼 수 있다. W와 b의 값을 어떻게 설정하면 파란 선처럼 데이터의 특징을 잘 나타낼 수 있을까? 실제 데이터의 값과 선형식의 값의 차이를 최소한으로 줄이면 최적의 선형식을 찾을 수 있을 것이다. 실제 값과 예측값의 차이를 Cost라 한다. Cost 값을 가장 최소화시키는 W, b를 찾는 것이 목표가 될 것이다. 우리의 목표를 위와 같이 나타낼 수 있다.

김성훈 교수님의 강의내용을 정리한 내용입니다. 출처 : http://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 프로그래머가 정확하게 프로그래밍 하기 어려운 경우 스팸 필터 자율 주행 차 Machine Learning (기계 학습) 기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야 학습하는 방법에 따라 Supervised/Unsupervised learning (지도/비지도 학습) 으로 분류할 수 있다. Supervised learning 라벨링이 되어있는 학습 데이터로 학습을 하는 방법 Unsupervised learning 주어진 데이터로 스스로 학습하는 방법 Types of ..

더보기 Rnn keras from Park Seong Hyeon 3분 딥러닝 케라스맛 책 중 RNN 파트만 따로 정리한 내용입니다.

기본 개념 1234import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')print(hello)cs 출력 Tensor("Const:0", shape=(), dtype=string) 문자열이 아닌 변수의 자료형과 무엇을 담고 있는지 정보가 출력된다. 12345a = tf.constant(10)b = tf.constant(32)c = tf.add(a,b) print(c)cs 출력Tensor("Add:0", shape=(), dtype=int32) 12345678910sess = tf.Session() print(sess.run(hello))print(sess.run([a, b, c])) # b 의미 : byte 코드이다. decode 하면 없어짐 ..

머신러닝 라이브러리인 텐서플로우의 다양한 예제들이 수록되어있어 유용한 책! 표지에 써있듯이 CNN 과 GAN 등 다양한 모델들을 볼 수 있다. 특징파이썬텐서플로우실습 중심CNN, GAN 등 다양한 모델의 예제 수록 도서 링크 : http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B7257101308

딥러닝에 대한 전체적인 이해도를 높여준 책이다! 라이브러리나 프레임 워크로 구현하는 것이 아닌 책 제목처럼 '밑바닥' 부터 구현을 하기 때문에 (python 으로 구현)추상적이던 개념들을 확실히 잡을 수 있다. 하지만 완전 초보자가 보기에는 어려울 수 있는 책이므로 '신경망 첫걸음' 책을 먼저 보고 이 책을 보는 것을 추천한다. 특징파이썬단순한 DNN 뿐만 아니라 CNN 까지 구현됨기본 개념의 설명이 잘 되어있음 DL from scratch(1~3) from Park Seong Hyeon DL from scratch(4~5) from Park Seong Hyeon DL from scratch(6) from Park Seong Hyeon Dl from scratch(7) from Park Seong Hye..

Python 으로 신경망을 구축해 봅시다. 전체 3계층 신경망 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364class neuralNetwork: def __init__(self,inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate): # 입력, 은닉, 출력 계층의 노드 개수 설정 self.inodes = inputnodes self.hnodes = hiddennodes self.onodes = outputnodes self.wih = numpy.random.normal(0.0 , pow(self.hno..

딥러닝 입문자에게 강추하는 책이다! 설명이 매우 친절하고 중학교 수준의 수학 지식만 가지고 있으면 무리 없이 읽을 수 있다. 예제 코드도 같이 들어가 있으므로 실습을 통해 진행할 수 있다. 특징파이썬mnist data 를 이용한 실습 도서 링크 : http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B1910379076