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책 읽어주는 딥러닝 : DEVIEW 2017 by 김태훈 책 읽어주는 딥러닝 : DEVIEW 2017 by 김태훈 https://www.slideshare.net/carpedm20/deview-2017-80824162
머신러닝에 자주 사용되는 수학 공식 정리 사이트 머신러닝에 자주 사용되는 수학 공식 정리 사이트 http://parrt.cs.usfca.edu/doc/matrix-calculus/index.html
statgaga.com - 사이트 통계 / 상태 보기 statgaga.com - 사이트 통계 / 상태 보기 http://mafiachat.net.statgaga.com/http://daum.net.statgaga.com/ 이런식으로 statgaga.com 앞에 통계를 보고자 하는 도메인을 넣어보면 됩니다. 해당 도메인의 가치, 방문자 수를 보여줍니다.일/월/년 방문자수를 어떻게 보여주는건지는 모르겠지만, 꽤 적절한 데이터 같습니다.
Tensorflow-KR 캐글 음성인식 챌린지 후기 모임 Tensorflow-KR 캐글 음성인식 챌린지 후기 모임 2018년 02월 05일 18:00 ~ 22:00음성인식 캐글 도전 10팀 후기 : 온오프믹스 : https://onoffmix.com/event/126475 모임 마감됨. 캐글 : 텐서플로우를 이용하여 말한 내용(음성인식)을 글자로 바꾸기https://www.kaggle.com/c/tensorflow-speech-recognition-challenge 참고1 : https://research.googleblog.com/2017/08/launching-speech-commands-dataset.html참고2 : http://cscp2.sogang.ac.kr/CSE5311/index.php/Tensor_Flow%EB%A5%BC_%EC%9D%B4%EC..
keras 실행 에러 - MKL_THREADING_LAYER=GNU or Failed to import pydot keras 실행 에러 - MKL_THREADING_LAYER=GNU 케라스 keras 버전 출력하기를 따라하는데 아래와 같은 에러가 생기는 경우가 있습니다. 케라스 강의 사이트 : https://tykimos.github.io/2017/08/07/Keras_Install_on_Windows/ import scipy import numpy import matplotlib import pandas import sklearn import pydotplus import h5py import theano import tensorflow import keras print ('scipy.'+scipy.__version__) print ('numpy.'+numpy.__version__) print ('matplotli..
KCD 2018 - 한국 커뮤니티 데이 - 케라스 이야기 KCD 2018 - 한국 커뮤니티 데이 - 케라스 이야기 2018년 02월 24일 (토) 오후 1시 https://tykimos.github.io/2018/02/24/Deep_Learning_Tool_in_Everyones_hands/ 신청 : https://kcd2018.festa.io/ 프로그램 일시 : 2018년 2월 24일 오후 1시 ~ 오후 1시 40분 장소 : 한국 마이크로소프트 11층 내용 : 목차 : 케라스 이야기 : 케라스는 파이썬으로 구현된 쉽고 간결한 딥러닝 라이브러리입니다. 딥러닝 비전문가라도 각자 분야에서 손쉽게 딥러닝 모델을 개발하고 활용할 수 있도록 케라스는 직관적인 API를 제공하고 있습니다. 내부적으로는 텐서플로우(TensorFlow), 티아노(Theano), CNTK 등의..
[정리] 모두를 위한 딥러닝 05 - Logistic Classification [정리] 모두를 위한 딥러닝 05 - Logistic Classification by 김성훈 강의 웹사이트 : http://hunkim.github.io/ml/Lec = 강의 / Lab = 실습 지금까지는 결과값 Y 가 숫자였는데, 이번 강의에서는 0 또는 1 이렇게 둘 중 하나인 경우를 살펴본다.병에 걸렸는지 여부, 시험을 통화할 수 있는지 여부 등에 이용할 수 있다. 이를 나타내려면 단순히 직선 그래프로는 안되고 0 또는 1 에 수렴해야 하는데, 이때 사용되는 함수는 아래와 같다. 시그모이드 (하이퍼볼릭 탄젠트 tanh 파란색 점선) 함수로 나타낼 수 있다. 로그 함수로 나타낼 수도 있다.여기에서 빨간색이 X 축이라면 Y 값은 0 또는 1 에 수렴하는 그래프가 된다. 오 ~ 이를 파이썬으로 구현하면 ..
[정리] 모두를 위한 딥러닝 04 - Multi-Variable Linear Regression [정리] 모두를 위한 딥러닝 04 - Multi-Variable Linear Regression by 김성훈 강의 웹사이트 : http://hunkim.github.io/ml/Lec = 강의 / Lab = 실습 x 가 여러개인 경우, 행렬을 이용해서 Y 를 예측하는 방법. 이를 파이썬으로 구현하면 아래와 같다. import tensorflow as tfx_data = [[73., 80., 75.], [93., 88., 93.], [89., 91., 90.], [96., 98., 100.], [73., 66., 70.]]y_data = [[152.], [185.], [180.], [196.], [142.]]# placeholders for a tensor that will be always fed.X = ..


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