AI 실습 자료

[딥러닝 클래스 Review - ⑧] Hyperparameter optimization

[Hyperparameter Optimization] 머신러닝 뿐만 아니라 딥러닝에서 모델링(Modeling)을 할 때 중요한 부분이 하이퍼 파라미터(Hyper parameter

[딥러닝 클래스 Review - ⑦] GAN

[Generative Adversarial Networks(GAN)] 2014년, 이안 굿펠로우는 딥러닝의 연구에 생기를 불어넣기에 충분한 한가지 논문을 발표하게 됩니다. GAN

[딥러닝 클래스 Review - ⑥] AutoEncoder

[AutoEncoder] 오토인코더는 Machine Learning 클래스의 day7에서 배운 차원축소 방법 중 하나인 PCA 와 비슷한 역할을 합니다. 주어진 데이터를 모델이

[딥러닝 클래스 Review - ⑤] RNN

[RNN] 현재 우리 생활에 들어와 있는 인공지능 기술 중에 가장 친숙한 건 AI스피커가 아닐까 싶습니다. 아마존사의 알렉사부터 국내의 카카오 미니, 네이버 클로바 등 이미 여러

[딥러닝 클래스 Review - ④]

[CNN] Day4 에서는 딥러닝의 꽃이라고 말 할 수 있는 CNN을 배웠습니다. 딥러닝에 조금만 관심이 있다면 한번쯤은 들어봤을 법한, 설명이 필요없는 유명한 Neural Ne

[딥러닝 클래스 Review - ③]

[Training] 예측하기 어려운 데이터를 이용해서 연구를 할수록 자연스럽게 MLP 를 구성하는 hidden layer 의 개수가 많아지게 됩니다. 이때 Back Propaga

[딥러닝 클래스 Review - ②]

[Feedforward Nets] 딥러닝 모델은 신경망 모델을 바탕으로 만들어진 Perceptron으로 구성 되어 있습니다. 이런 Perceptron구조를 이용해 여러 개의 Per

[딥러닝 클래스 Review - ①]

[Linear Models] 딥러닝을 시작하기위해서 가장 처음에 알아야 하는 내용이 Linear model입니다. 딥러닝 모델은 이러한 Linear model을 바탕으로 연산이

[머신러닝 클래스 Review - ⑧]

Reinforcement Learning “사이언스지 선정 2016년 올해의 10대 과학 성과 3위” 에 랭크 된 구글 딥마인드 챌린지를 계기로 대중들에게

[머신러닝 클래스 Review - ⑦]

Logistic Regression 머신러닝 모델은 크게 두가지로 나눌 수 있습니다. 연속된 값을 예측하는 회귀모델(Regression)과 범주형 레이블을 예측하는 분류(Cla