모두를 위한 머신러닝 / 딥러닝 김성훈 교수님 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Lec 01 - 기본적인 machine learning 의 용어와 개념 설명 @ ml 등장 배경- explicit programming (개발자가 모든 상황을 지정하는 기존 프로그래밍 방법)의 한계 @ 학습의 분류1. Supervised Learning : labeled training data set을 가지고 학습ex) 개와 고양이 분류 - 고양이, 개 분류가 되어있는 이미지를 주고 학습 2. Unsupervised Learning : label을 직접 만들어주지 않고, 데이터를 스스로 학습ex) 구글 뉴스 분류 @ Supervised Learning- 학습 조건 : labeled training data set 필요- 종류..
모두를 위한 머신러닝 / 딥러닝 김성훈 교수님 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Lec 00 - machine/deep learning 수업의 개요와 일정 @ 학습목표 : 머신러닝에 대한 기본적인 이해- ClassificationLinear regression, Logistic regression - Deep LearningNeural networksCNN (Convolutional Neural Network)RNN (Recurrent Neural Network) @ 학습계획1. Machine learning basic concepts2. Linear regression3. Logistic regression4. Multivariable linear/logistic regression5. Neural ne..
