ML_Basic
1.1주차 정리(1) Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and optimization
variance, bias 그리고 regularization을 다룬 정리입니다.
2022년 7월 6일
2.tensorflow- basic
강의에서 다룬 basic tf 예제
2022년 7월 8일
3.1주차 정리(2) Improving Deep Neural Networks : Hyperparameter Tuning, Regularization and optimization
학습을 빠르게 할 수 있는 방법
2022년 7월 9일
4.2주차 정리 Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and optimization
본 작성 글은 coursera 강의를 수강하고 난 후 정리용으로 작성했습니다.
2022년 7월 9일
5.tensorflow 실습(MNIST)
tensorflow study code from coursera tf course
2022년 7월 10일
6.1주차 정리(3) Improving Deep Neural Networks : Hyperparameter Tuning, Regularization and optimization
coursera 2번째 강의 - 1주차 정리 (3)
2022년 7월 10일
7.tensorflow ImageGenerator
Imagegenerator tensorflow
2022년 7월 14일
8.ML strategy
추상적인 ML strategy
2022년 7월 17일
9.ML_strategy2
Error Analysis and end-to-end learning
2022년 7월 17일
10.tensorflow multi class classification
Tensorflow로 mutliclass 구현하기 (정리목적)
2022년 7월 19일
11.GlobalAveragePooling vs Flatten
GlobalAveragePooling
2022년 7월 23일
12. CNN 대표적인 모델 정리 및 개념
CNN 모델 종류 및 특징 정리
2022년 7월 26일
13.Face Recognition Part
Face Recognition
2022년 7월 30일
14.RNN 구조의 변화
RNN model
2022년 8월 21일