기계학습심화
1.기계학습심화 - 0. Intro
Velog를 쓰게 된 계기, AI, ML, CV, DL
2024년 4월 15일
2.기계학습심화 - 1. Linear Regression, Gradient Descent
머신러닝, Linear Regression, Gradient Descent
2024년 4월 15일
3.기계학습심화 - 2. GD, SGD, Traditional Classification Method (KNN)
GD, SGD, Traditional Classification Method (KNN)
2024년 4월 16일
4.기계학습심화 - 3. Traditional Classification Method (SVM), Norms, Loss
SVM (Support Vector Machine), Norms, Loss
2024년 4월 18일
5.기계학습심화 - 4. Traditional Unsupervised Learning (K-means, PCA)
K-means, PCA
2024년 4월 18일
6.기계학습심화 - 5. Linear Classification, Neural Network
Linear Classification, Neural Network
2024년 4월 19일
7.기계학습심화 - 6. Neural Networks, Convolution
위의 그림은 CNN 중 하나인 AlexNet의 계층 구조이다.물론 저 아이를 꽃으로 판별하긴 했지만.. 꽃 같은 아이 하하하~CNN에는 크게 4개의 계층이 있다. 하나씩 알아보자.Fully Connected Layer에서는 input 데이터를 stretch한다.이런 F
2024년 4월 21일
8.기계학습심화 - 7. Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional Layer, Pooling Layer, Softmax, Activation Function
2024년 4월 25일