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[정리] 모두를 위한 딥러닝 03 - cost 줄이기 by 김성훈 


강의 웹사이트 : http://hunkim.github.io/ml/

Lec = 강의 / Lab = 실습


W=2 일때에도 계산해보자.


이걸 2차원 그래프로 나타내면 아래와 같다.

W=1 이 정답이다. (Y = 1 * X)

이를 3차원 그래프로 나타내면 아래와 같다.


W=1 인 값은 미분했을때 (접선의 기울기) 0 이 되는 곳이다.


이걸 파이썬을 이용해서 구현하면 아래와 같다.


초기값을 5 로 주고, 0.1 씩 곡선을 타고 내려가는데 GradientDescentOptimizer 라는 최적화 함수를 이용하면 된다.

오, 6번만에 정답을 찾았다.


다른 예로, 초기값을 -3 으로 주고, 0.1 씩 곡선을 타고 내려간다.

역시 6번만에 정답을 찾았다.


소스코드 : https://github.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll

Posted by 멋지다마라송

[정리] 모두를 위한 딥러닝 00~01 by 김성훈 


강의 웹사이트 : http://hunkim.github.io/ml/

Lec = 강의 / Lab = 실습


Lec 00 : 머신러닝, 딥러닝 개요  

유투브 동영상 : https://c11.kr/xuc

인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 

강의 목적 : 머신러닝에 관심이 있는 사람들이라면 누구든 이해하고 개발할 수 있도록 도와주기 위해.

머신러닝 : 특정 입력을 기반으로 원하는 출력을 만드는 것. 

알아서 배울 수 있다면 로직이 정해져있지 않아도 (학습을 할 수 있으면) 원하는 출력을 얻을 수 있다. (오!)


Andrew Ng’s ML class : 앤드류 응 교수님 강의 (추천!)

https://www.coursera.org/learn/machine-learning (코세라 사이트는 프로그래밍 관련해서 좋은 강의가 많다)

- https://class.coursera.org/ml-003/lecture 

- http://www.holehouse.org/mlclass/ (note) 


• Convolutional Neural Networks for Visual Recognition. 

- http://cs231n.github.io/ 


• TensorFlow : 구글에서 만든 머신러닝 라이브러리 오픈소스 

- https://www.tensorflow.org 

- https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples



Lec 01 : 기본적인 머신러닝 용어와 개념 설명.

유투브 동영상 : https://c11.kr/xue

Supervised Learning : f레이블이 있는 기반 데이터를 가지고 학습하는 방법. 스팸 필터, 강아지 그림 맞추기 등.

Unsupervised Learning : 레이블이 없는 데이터를 가지고 학습하는 방법. 비슷한 뉴스를 모아라 등.


Types of Supervised Learning 수퍼바이즈드 러닝의 종류

- Regression : 정해진 스코어 (0~100) 중에서 점수를 예측하는 학습.

- Binary Classification : 둘중 하나 (통과/실패처럼) 를 예측하는 학습.

- Multi-Label Classification : A, B, C, D 처럼 등급을 예측하는 학습.


Lab 01 : Tensorflow 텐서플로우 설치, 기본적인 연산

유투브 동영상 : https://c11.kr/xug

왜 텐서플로우인가

https://github.com/thedataincubator/data-science-blogs/blob/master/output/DL_libraries_final_Rankings.csv


설치 : https://c11.kr/xun

기본문법 : https://github.com/sjchoi86/Tensorflow-101/blob/master/notebooks/basic_python.ipynb

기본용어 정리 : https://c11.kr/xup


Posted by 멋지다마라송

파이썬 기본 문법 - edwith 최성준님 


툴은 jupyter notebook 사용.

아주 쉽게, 머신러닝 / 딥러닝에서 꼭 필요한 부분만 설명합니다.

어렵지 않아요.


http://www.edwith.org/deeplearningchoi/lecture/15294


여기 깃허브를 보셔도 됩니다.

https://github.com/sjchoi86/Tensorflow-101/blob/master/notebooks/basic_python.ipynb

Posted by 멋지다마라송

파이썬으로 짠 코드를 실행할때 아래와 같이


failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED\


이런 에러가 생기면 불필요한 프로그램을 종료해서 메모리를 확보해야 합니다.



Posted by 멋지다마라송


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