Probability vs Likelihood
Probability vs Likelihood
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Mathmatics
MLE(Maximum Likelihood Estimate)
Likelihood정리
메타코드 통계 기초의 모든 것-통계적 추정
해당 강의는 메타코드 기업에서 후원을 받아 수강한 뒤 해당 강의에 대해 수강한 뒤 제가 공부하여 정리하여 여러분들에게 제공해드리는 것 입니다.
메타코드 통계 기초의 모든 것 4강(6)-연속확률분포 예제 풀이
해당 강의는 메타코드 기업에서 후원을 받아 수강한 뒤 해당 강의에 대해 수강한 뒤 제가 공부하여 정리하여 여러분들에게 제공해드리는 것 입니다.
메타코드 통계 기초의 모든 것-점추정과 구간추정
해당 강의는 메타코드 기업에서 후원을 받아 수강한 뒤 해당 강의에 대해 수강한 뒤 제가 공부하여 정리하여 여러분들에게 제공해드리는 것 입니다.
메타코드 통계 기초의 모든 것-점추정과 구간추정 예제 풀이
해당 강의는 메타코드 기업에서 후원을 받아 수강한 뒤 해당 강의에 대해 수강한 뒤 제가 공부하여 정리하여 여러분들에게 제공해드리는 것 입니다.
메타코드 통계 기초의 모든 것 4강(3)-표본분포
해당 강의는 메타코드 기업에서 후원을 받아 수강한 뒤 해당 강의에 대해 수강한 뒤 제가 공부하여 정리하여 여러분들에게 제공해드리는 것 입니다.
메타코드 통계 기초의 모든 것 4강(4)-카이제곱분포
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메타코드 통계 기초의 모든 것 -t분포, f분포
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메타코드 통계 기초의 모든 것 4강(2)
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메타코드 통계 기초의 모든 것 4강(1)
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메타코드 통계 기초의 모든 것 3강(2)
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메타코드 통계 기초의 모든 것 3강_(1)
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메타코드 통계 기초의 모든 것 2강_통계량(7)
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메타코드 통계 기초의 모든 것 2강_통계량(6)
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메타코드 통계 기초의 모든 것 2강_통계량(5)
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메타코드 통계 기초의 모든 것 2강_통계량(4)
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메타코드 통계 기초의 모든 것 2강_통계량(3)
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메타코드 통계 기초의 모든 것 2강_통계량(2)
메타코드 통계 기초의 모든 것 2강(2)
메타코드 통계 기초의 모든 것 2강_통계량(1)
메타코드 통계 기초의 모든 것 2강(1)
메타코드 통계 기초의 모든 것 1강_통계량(4)
이번에도 통계 용어 및 공식에 대해 정리를 해보도록 하겠습니다.
메타코드 통계 기초의 모든 것 1강_통계량(3)
이번에도 통계 용어 및 공식에 대해 정리를 해보도록 하겠습니다.
메타코드 통계 기초의 모든 것 1강_통계량(2)
이번에도 통계 용어에 대해 정리를 해보도록 하겠습니다.
메타코드 통계 기초의 모든 것 1강_통계량(1)
메타코드 서포터즈
deeplearning
CNN을 이용해 MNIST 분류
CNN을 이용해 MNIST 분류
CNN(convolution neural network)
CNN(Convolutional Neural Network)
Perceptron을 MNIST 데이터 셋을 구분하기
드디어 Perceptron의 마지막 부분인 MNIST데이터 셋 분류 입니다.
Activation Function(활성화 함수)
이번에는 다양한 Activation Function을 알아보도록 하겠습니다.
Multi Layer Perceptron(MLP)
이번에는 Pytorch를 이용하여 Multi layer Perceptron을 구현 해보도록 하겠습니다. 그리고 해당 Perceptron을 이용해서 xor문제를 풀어 보도록 하겠습니다.
Pytorch를 이용하여 Perceptron 구현
이번에는 Pytorch를 이용해서 Perceptron을 만들고 Perceptron으로 AND, OR ,NAND문제를 풀어보도록 하겠습니다.
Perceptron(퍼셉트론)
이번에는 Perceptron에 대해 알아보도록 하겠습니다.
Softmax Regression을 활용하여 MNIST 데이터 셋 분류 해보기
이번에는 MNIST라는 숫자 필기 데이터 셋을 분류해보도록 하겠습니다.
softmax regressioon pytorch
이번에는 Softmax Regression을 직접 코드로 구현해보도록 하겠습니다.
Pytorch를 이용하여 Softmax Function 구현
이번에는 우리가 한번 Softmax함수를 pytorch로 구현해 보도록 하겠습니다.
Softmax Regression
우리는 저번까지 Logistic Regression을 통해 binary classfication을 할 수 있었습니다.(이진 분류)
nn.Module을 이용한 Logistic Regression 구현
이번에는 Logistic Regresiion을 nn.module을 써서 해보겠습니다.
One hot encoding
이번에서는 One - hot encoding이라는 것을 다루어 볼 겁니다.
Pytorch를 이용한 이진 분류(binary classification)
이번에는 실습으로 pytorch를 이용해서 이진 분류를 진행해보도록 하겠습니다.
로지스틱 회귀(Logistic Regression)
이번에는 Logistic Regression에 대해 알아보도록 하겠습니다.
데이터 로드와 미니 배치 경사 하강법
이번에는 경사하강법(gradient descent)를 미니 배치로 실행하는 방법과 데이터 로드에 대해 알아보도록 하겠습니다.
Class를 이용해서 선형 회귀 모델 구현하기
Class를 이용해서 선형 회귀 모델 구현하기
Numpy, Pytorch기초
Tensor-basic.ipynb
DeepLearning
U-Net’:’Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation paper review(논문 리뷰)
이번에는 굉장히 유명한 U-Net 네트워크를 Reveiw 해보도록 하겠습니다.
Wide Residual Network paper review(논문 리뷰)
이번에는 Wide Residual network를 논문을 리뷰 해보도록 하겠습니다.
SRCNN 논문 리뷰(Paper Review)
논문 명: Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks
nn.Module을 이용하여 선형 회귀 구현해보기
nn.Module로 선형 회귀를 구현해보기 이번에는 nn.Module을 이용해서 선형 회귀를 구현해보겠습니다. ???:이거 도대체 왜씀~ 매번 선형 회귀를 할 때마다 우리는 선형 회귀 가설을 직접 식을 세워줘야 합니다. 하지만 이 모델을 쓰게 된다면 우리는 직접 선형 회귀 가...
텐서(Tensor)
What is Tensor?
다중 선형 회귀(Multi Linear Regression)
다중 선형 회귀(Multi Linear Regression)
선형 회귀(Linear Regression)
이번에는 인공지능에서 가장 기본 적인 선형 회귀 바로 Linear Regression에 대해 알아보도록 합시다.
선형 회귀 실습(Linear Regression)
선형 회귀 실습
확률과통계
확률질량함수(PMF)와 확률밀도함수(PDF)
이번에는 확률변수의 유형에 대해 알아보도록 하겠습니다.
확률변수(random variable)
인공 지능을 공부하기 위해서는 기본 적으로 수학을 잘 알아야 도움이 됩니다.