[Keras Study] Mac에서 Keras 환경 구축하기
이게 과제라니.. 이게 나라냐
Post about Machine Learning
[Keras Study] 1장. 딥러닝이란 무엇인가?
딥러닝이란 무엇일까?
[Keras Study] 2장. 시작하기 전에 - 신경망의 수학적 구성 요소
DO YOU KNOW TENSOR & NUMPY?
[Keras Study] 3장. 신경망 시작하기 (1)
K E R A S … T a s t y …
[Keras Study] 3장. 신경망 시작하기 (2)
일단은 로컬에서 진행했지만 성.공.적
[Keras Study] 4장. 머신 러닝의 기본 요소
머신 러닝의 흐름
[Keras Study] 5장. 컴퓨터 비전을 위한 딥러닝 (1)
실전 딥러닝! 딥러닝을 이용한 예제를 풀어봅시다.
[Keras Study] 5장. 컴퓨터 비전을 위한 딥러닝 (2)
실전 딥러닝! 딥러닝을 이용한 예제를 풀어봅시다.
[Keras Study] 6장. 텍스트와 시퀀스를 위한 딥러닝 (1)
텍스트 데이터 + 순환 신경망 + 시퀀스 데이터의 처리
[Keras Study] 6장. 텍스트와 시퀀스를 위한 딥러닝 (2)
텍스트 데이터 + 순환 신경망 + 시퀀스 데이터의 처리
[Keras Study] 7장. 딥러닝을 위한 고급도구
고오급 도구?!?!
[BOJ 15636] Linear Algebra and Group
머신러닝 및 데이터 다루기 연습문제로 딱이야~
[Keras Study] 8장. 생성 모델을위한 딥러닝
신기한 딥러닝의 세계
[Keras Study] 9장. 결론
드디어 책 1회독 완성!
[ML with Python] 2장. 지도 학습 - 일반화, 과대적합, 과소적합
2.2 일반화, 과대적합, 과소적합
[ML with Python] 2장. 지도 학습 - 분류와 회귀
2.1 분류와 회귀
[ML with Python] 2장. 지도 학습 - 지도 학습 알고리즘 (1)
2.3 지도 학습 알고리즘 (1)
[ML with Python] 2장. 지도 학습 - 요약 및 정리
2.5 요약 및 정리
[ML with Python] 2장. 지도 학습 - 분류 예측의 불확실성 추정
2.4 분류 예측의 불확실성 추정
[ML with Python] 2장. 지도 학습 - 지도 학습 알고리즘 (2)
2.3 지도 학습 알고리즘 (2)
[ML with Python] 3장 비지도 학습과 데이터 전처리 - 데이터 전처리와 스케일 조정
3.3 데이터 전처리와 스케일 조정
[ML with Python] 3장 비지도 학습과 데이터 전처리 - 비지도 학습의 도전 과제
3.2 비지도 학습의 도전 과제
[ML with Python] 3장 비지도 학습과 데이터 전처리 - 비지도 학습의 종류
3.1 비지도 학습의 종류
[ML with Python] 3장 비지도 학습과 데이터 전처리 - 차원 축소, 특성 추출, 매니폴드 학습
3.4 차원 축소, 특성 추출, 매니폴드 학습
[ML with Python] 3장 비지도 학습과 데이터 전처리 - 요약 및 정리
3.6 요약 및 정리
[ML with Python] 4장 데이터 표현과 특성 공학 - 범주형 변수
4.1 범주형 변수
[ML with Python] 4장 데이터 표현과 특성 공학 - 구간 분할, 이산화 그리고 선형 모델, 트리 모델
4.2 구간 분할, 이산화 그리고 선형 모델, 트리 모델
[수비니움의 유튜브] 강의 준비 과정
수비니움의 코딩일지 이젠 유튜브 도전이다!
[Kaggle Beginner] 캐글 초보자를 위한 10가지 팁
캐글은 어떻게 시작하는 것이 좋을까요?
[ML with Python] 4장 데이터 표현과 특성 공학 - 상호작용과 다항식
4.3 상호작용과 다항식
[ML with Python] 4장 데이터 표현과 특성 공학 - 일변량 비선형 변환
4.4 일변량 비선형 변환
[Kaggle Beginner] 예시로 알아보는 오토인코더
오토인코더에 대해서 알아봅시다.
Introduction to Deep Learning Normalization
수 많은 정규화들을 한번 가볍게 읽어봅시다.
Introduction to Activation Function
activation을 알아봅시다.
Basic of data : definition & scale
데이터는 무엇일까요?
Part 1. Introduction to Ensemble Learning
Part 1. What is Ensemble Learning?
Basic of Evaluation
머신러닝, 지표부터 차근차근
How Much Training Data is Required for Machine Learning?
정답부터 말하면 그건 아무도 몰라.
[번역] Top 8 trends from ICLR 2019
Top 8 trends from ICLR 2019 번역글
Beginner Guide : Feature Selection
이번에는 간단하게(?) Feature Selection을 알아봅시다.
Beginner Guide : Missing Data Handling
Missing Data는 어떻게 관리할 수 있을까요? Handling을 해봅시다!!
Part 2. Introduction to Ensemble Learning : Boosting
정말 오랜만에 돌아온 앙상블 포스팅 2번째!
How to Become a Kaggle Kernel(Notebooks) Master?
20200202 Palindrome 기념, 블로그 글쓰기
[GAN] Generative Adversarial Networks + Pytorch Code
GAN 소스코드로 Pytorch 연습하기
[GAN] Improved Techniques for Training GANs
GAN 시리즈 시작합니다!!
[GAN] Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
CycleGAN 논문 구현 및 생각 과정과 정리
[Pytorch] DataLoader parameter별 용도
pytorch reference 문서를 다 외우면 얼마나 편할까!!
[Pytorch] Tensor에서 혼동되는 여러 메서드와 함수
pytorch reference 문서를 다 외우면 얼마나 편할까!! (2)
[연구자로 성장하기] Audio알못에서 VCC2020참가까지 (카카오엔터프라이즈 인턴 후기)
Special Thanks to KEP / AI R&D / Audio Processing Part.