Probability vs Likelihood
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Probability vs Likelihood
Likelihood정리
해당 강의는 메타코드 기업에서 후원을 받아 수강한 뒤 해당 강의에 대해 수강한 뒤 제가 공부하여 정리하여 여러분들에게 제공해드리는 것 입니다.
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메타코드 통계 기초의 모든 것 2강(2)
메타코드 통계 기초의 모든 것 2강(1)
이번에도 통계 용어 및 공식에 대해 정리를 해보도록 하겠습니다.
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메타코드 서포터즈
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메타코드 통계 기초의 모든 것 2강(2)
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메타코드 서포터즈
CNN을 이용해 MNIST 분류
CNN(Convolutional Neural Network)
드디어 Perceptron의 마지막 부분인 MNIST데이터 셋 분류 입니다.
이번에는 다양한 Activation Function을 알아보도록 하겠습니다.
이번에는 Pytorch를 이용하여 Multi layer Perceptron을 구현 해보도록 하겠습니다. 그리고 해당 Perceptron을 이용해서 xor문제를 풀어 보도록 하겠습니다.
이번에는 Pytorch를 이용해서 Perceptron을 만들고 Perceptron으로 AND, OR ,NAND문제를 풀어보도록 하겠습니다.
이번에는 Perceptron에 대해 알아보도록 하겠습니다.
이번에는 MNIST라는 숫자 필기 데이터 셋을 분류해보도록 하겠습니다.
이번에는 Softmax Regression을 직접 코드로 구현해보도록 하겠습니다.
이번에는 우리가 한번 Softmax함수를 pytorch로 구현해 보도록 하겠습니다.
우리는 저번까지 Logistic Regression을 통해 binary classfication을 할 수 있었습니다.(이진 분류)
이번에는 Logistic Regresiion을 nn.module을 써서 해보겠습니다.
이번에서는 One - hot encoding이라는 것을 다루어 볼 겁니다.
이번에는 실습으로 pytorch를 이용해서 이진 분류를 진행해보도록 하겠습니다.
이번에는 Logistic Regression에 대해 알아보도록 하겠습니다.
이번에는 경사하강법(gradient descent)를 미니 배치로 실행하는 방법과 데이터 로드에 대해 알아보도록 하겠습니다.
Class를 이용해서 선형 회귀 모델 구현하기
Tensor-basic.ipynb
CNN을 이용해 MNIST 분류
CNN(Convolutional Neural Network)
이번에는 다양한 Activation Function을 알아보도록 하겠습니다.
이번에는 Pytorch를 이용하여 Multi layer Perceptron을 구현 해보도록 하겠습니다. 그리고 해당 Perceptron을 이용해서 xor문제를 풀어 보도록 하겠습니다.
이번에는 Pytorch를 이용해서 Perceptron을 만들고 Perceptron으로 AND, OR ,NAND문제를 풀어보도록 하겠습니다.
이번에는 MNIST라는 숫자 필기 데이터 셋을 분류해보도록 하겠습니다.
이번에는 Softmax Regression을 직접 코드로 구현해보도록 하겠습니다.
이번에는 우리가 한번 Softmax함수를 pytorch로 구현해 보도록 하겠습니다.
우리는 저번까지 Logistic Regression을 통해 binary classfication을 할 수 있었습니다.(이진 분류)
이번에는 Logistic Regresiion을 nn.module을 써서 해보겠습니다.
이번에는 실습으로 pytorch를 이용해서 이진 분류를 진행해보도록 하겠습니다.
이번에는 Logistic Regression에 대해 알아보도록 하겠습니다.
이번에는 경사하강법(gradient descent)를 미니 배치로 실행하는 방법과 데이터 로드에 대해 알아보도록 하겠습니다.
Class를 이용해서 선형 회귀 모델 구현하기
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...
다중 선형 회귀(Multi Linear Regression)
이번에는 인공지능에서 가장 기본 적인 선형 회귀 바로 Linear Regression에 대해 알아보도록 합시다.
선형 회귀 실습
CNN을 이용해 MNIST 분류
CNN(Convolutional Neural Network)
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이번에는 Logistic Regresiion을 nn.module을 써서 해보겠습니다.
이번에서는 One - hot encoding이라는 것을 다루어 볼 겁니다.
이번에는 실습으로 pytorch를 이용해서 이진 분류를 진행해보도록 하겠습니다.
이번에는 Logistic Regression에 대해 알아보도록 하겠습니다.
What is Tensor?
Tensor-basic.ipynb
CNN을 이용해 MNIST 분류
CNN(Convolutional Neural Network)
드디어 Perceptron의 마지막 부분인 MNIST데이터 셋 분류 입니다.
이번에는 다양한 Activation Function을 알아보도록 하겠습니다.
이번에는 Pytorch를 이용하여 Multi layer Perceptron을 구현 해보도록 하겠습니다. 그리고 해당 Perceptron을 이용해서 xor문제를 풀어 보도록 하겠습니다.
이번에는 Pytorch를 이용해서 Perceptron을 만들고 Perceptron으로 AND, OR ,NAND문제를 풀어보도록 하겠습니다.
이번에는 Perceptron에 대해 알아보도록 하겠습니다.
이번에는 MNIST라는 숫자 필기 데이터 셋을 분류해보도록 하겠습니다.
이번에는 Softmax Regression을 직접 코드로 구현해보도록 하겠습니다.
이번에는 우리가 한번 Softmax함수를 pytorch로 구현해 보도록 하겠습니다.
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이번에는 실습으로 pytorch를 이용해서 이진 분류를 진행해보도록 하겠습니다.
이번에는 Logistic Regression에 대해 알아보도록 하겠습니다.
Tensor-basic.ipynb
이번에는 굉장히 유명한 U-Net 네트워크를 Reveiw 해보도록 하겠습니다.
이번에는 Wide Residual network를 논문을 리뷰 해보도록 하겠습니다.
논문 명: Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks
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...
What is Tensor?
다중 선형 회귀(Multi Linear Regression)
이번에는 인공지능에서 가장 기본 적인 선형 회귀 바로 Linear Regression에 대해 알아보도록 합시다.
선형 회귀 실습
이번에는 경사하강법(gradient descent)를 미니 배치로 실행하는 방법과 데이터 로드에 대해 알아보도록 하겠습니다.
Class를 이용해서 선형 회귀 모델 구현하기
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...
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이번에는 인공지능에서 가장 기본 적인 선형 회귀 바로 Linear Regression에 대해 알아보도록 합시다.
선형 회귀 실습
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선형 회귀 실습
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이번에는 Logistic Regression에 대해 알아보도록 하겠습니다.
이번에는 확률변수의 유형에 대해 알아보도록 하겠습니다.
인공 지능을 공부하기 위해서는 기본 적으로 수학을 잘 알아야 도움이 됩니다.
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이번에는 Softmax Regression을 직접 코드로 구현해보도록 하겠습니다.
우리는 저번까지 Logistic Regression을 통해 binary classfication을 할 수 있었습니다.(이진 분류)
이번에는 MNIST라는 숫자 필기 데이터 셋을 분류해보도록 하겠습니다.
이번에는 우리가 한번 Softmax함수를 pytorch로 구현해 보도록 하겠습니다.
CNN을 이용해 MNIST 분류
CNN(Convolutional Neural Network)
이번에는 굉장히 유명한 U-Net 네트워크를 Reveiw 해보도록 하겠습니다.
이번에는 Wide Residual network를 논문을 리뷰 해보도록 하겠습니다.
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What is Tensor?
논문 명: Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks
논문 명: Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks
논문 명: Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks
Class를 이용해서 선형 회귀 모델 구현하기
인공 지능을 공부하기 위해서는 기본 적으로 수학을 잘 알아야 도움이 됩니다.
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이번에는 확률변수의 유형에 대해 알아보도록 하겠습니다.
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