모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1
1.ML lec(이론) 2 - 선형회귀의 Hypothesis와 cost
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sug Kim
2020년 12월 1일
2.ML lec(이론) 3 - Linear Regression의 cost 최소화 알고리즘 원리
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 3일
3.ML lec(이론) 4 - Multi-variable Linear Regression
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 4일
4.ML lec(이론) 5-1 Logistic Classification 가설 함수
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 5일
5.ML lec(이론) 5-2 Logistic Regression의 Cost Function & Gradient Descent
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 5일
6.ML lec(이론) 6-1 - Softmax Regression 기본 개념
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 6일
7.ML lec(이론) 6-2 - Softmax Classifier의 Cost Function
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 6일
8.ML lec(이론) 7-1 - Learning Rate, Overfitting, 그리고 일반화(Regularization)
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 7일
9.ML lec(이론) 7-2 - Training/Testing Datasets
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 7일
10.ML lec(이론) 8-1 - 딥러닝의 기본 개념: 시작과 XOR 문제
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 7일
11.ML lec(이론) 8-2 - Back Propagation과 2006/2007 '딥'의 출현
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 7일
12.ML lec(이론) 9-1 - Neural Nets(NN) for XOR
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 7일
13.ML lec(이론) 9-x - 10분 안에 미분 정리하기
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 7일
14.ML lec(이론) 9-2 - 딥 네트워크 학습 시키기(back propagation)
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 7일
15.ML lec(이론) 10-1 - Sigmoid 보다 ReLU 가 더 좋아
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 10일
16.ML lec(이론) 10-2 - Weight 초기화 잘 해보자
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 15일
17.ML lec(이론) 10-3 - NN dropout and model ensemble
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 16일
18.ML lec(이론) 11-1 - CNN introduction
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 16일
19.ML lec 11-2 - ConvNet Max pooling과 Full Network
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 16일
20.ML lec(이론) 12 - NN의 꽃 RNN 이야기
출처: 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 by Sung Kim
2020년 12월 16일