머신러닝
1.머신러닝
머신러닝이란?
2022년 1월 5일
2.선형 회귀 (Linear Regression)
선형 회귀
2022년 1월 5일
3.경사 하강법(Gradient descent method)
경사 하강법
2022년 1월 5일
4.데이터셋 분할
데이터셋의 종류
2022년 1월 5일
5.선형회귀 실습
선형회귀 실습
2022년 1월 5일
6.논리 회귀
논리 회귀
2022년 1월 5일
7.다항 논리 회귀
다항 논리 회귀
2022년 1월 5일
8.다양한 머신러닝 모델
머신러닝 모델
2022년 1월 5일
9.전처리
전처리
2022년 1월 5일
10.논리 회귀 실습
논리 회귀 실습
2022년 1월 5일
11.딥러닝의 역사
딥러닝의 역사
2022년 1월 6일
12.Deep Neural Networks 구성
Depp Neural Networks의 구성
2022년 1월 6일
13.딥러닝의 주요 개념
딥러닝의 개념
2022년 1월 6일
14.딥러닝의 주요 스킬
딥러닝의 주요 스킬
2022년 1월 6일
15.딥러닝 실습-MNIST
딥러닝 실습
2022년 1월 7일
16.CNN
CNN
2022년 1월 10일
17.CNN의 구성
CNN의 구성
2022년 1월 10일
18.CNN의 종류
CNN 종류
2022년 1월 10일
19.Transfer Learning(전이 학습)
전이학습
2022년 1월 10일
20.Recurrent Neural Networks (순환 신경망)
RNN
2022년 1월 10일
21.Generative Adversarial Network (생성적 적대 신경망)
GAN
2022년 1월 10일