12장 다층 인공 신경망을 밑바닥부터 구현
딥러닝은 인공 신경망을 효과적으로 학습시키기 위한 머신러닝의 하위분야이다. 아래 내용을 소개하겠다.- 다층 신경망 개념- 역전파 알고리즘- 이미지 분류를 위한 다층 신경망 훈련
2025/01/09
NEW POST
Jinsoolve.
Categories
Tags
4월 안에는 꼭...
About
ML.
(22)
13장 텐서플로를 사용한 신경망 훈련
복잡한 수학이나 구현 과정을 텐서플로우에서 이미 구현해 놓았다. 이를 사용하는 법을 알아보자.텐서플로우의 함수나 여러가지 기능들은 어느정도 생략하겠다. 사용하면서 익히는 것이 가장 좋다.
2025/01/09
NEW POST
15장 심층 합성곱 신경망으로 이미지 분류
합성곱 신경망은 컴퓨터 비전을 위한 머신러닝 분야를 크게 발전시켰다.CNN(Convolutional Neural Network)는 뇌의 시각 피질이 물체를 인식할 때 동작하는 방식에서 영감을 얻었다고 한다.
2025/01/09
NEW POST
16장 순환 신경망으로 순차 데이터 모델링
데이터 간의 순서가 중요한 데이터를 시퀀스 데이터라고 한다. 시퀀스 데이터를 처리해주기 위해서는 RNN(Recurrent Neural Network) 모델을 사용해서 처리해야 한다.
2025/01/09
NEW POST
표준화와 정규화
표준화와 정규화에 대해서 간단히 알아보자.
2025/01/09
NEW POST
데이터 전처리
데이터 전처리에 대해서 정리해 보았다.
2025/01/09
NEW POST
차원 축소를 사용한 데이터 압축
차원 축소 기법에 대해서 알아보자.
2025/01/09
NEW POST
모델 평가와 하이퍼 파라미터 튜닝의 모범 사례
모델 평가와 하이퍼 파라미터 튜닝의 모범 사례에 대해서
2025/01/09
NEW POST
머신러닝 교과서 7장: 앙상블 학습
머신러닝 교과서 7장의 앙상블 학습에 대해서 알아보자.
2025/01/09
NEW POST
