[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.
• TensorFlow : 구글에서 만든 머신러닝 라이브러리 오픈소스
- 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
설치 : https://c11.kr/xun
기본문법 : https://github.com/sjchoi86/Tensorflow-101/blob/master/notebooks/basic_python.ipynb
기본용어 정리 : https://c11.kr/xup
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