Tensorflow_certification(텐서플로우 자격증)

Introduction: A conversation with Andrew NG 인공지능, 기계 학습 및 딥 러닝을 위한 Tensorflow를 활용하는 방법 컴퓨터 비전, 합성공 신경망을 위한 비전 향상 TensorFlow의 주요 구성 요소는? Tensor(텐서)

[Tensorflow] 1. Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning (1 week A new Programming Paradigm) - Pro

TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning Paradigm(1 week Quiz)

업로드중..

이전 장에서는 해결하려는 문제를 파악하는 신경망을 만드는 방법을 살펴봤다.x와 y 사이의 관계를 학습하기 위해 기계 학습을 사용하는 대신 y=2x-1 함수를 직접 작성하는 것이 더 쉬웠을 것이다. 하지만 그러한 규칙을 작성하는 것이 훨씬 더 어려운 시나리오(예: 컴퓨터

여기서는 콜백 API를 사용하여 지정된 측정항목이 충족되면 학습을 중지한다.이는 유용한 기능이므로 이 임계값에 도달하면 모든 에포크를 완료할 필요가 없다.예를 들어, 1000 Epoch를 설정하고 원하는 정확도가 이미 Epoch 200에 도달한 경우 훈련이 자동으로 중

123456

TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning Paradigm(3 week Enhancing Vision with Convolutional Neural Networks) ![]

[Tensorflow] 1. TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning Paradigm(3 week Enhancing Vision with Convolutional Neura

1 input data setting & Library import Scipy에서 misc 라이브러리를 임포트한다.misc.ascent를 이미지를 사용하기 쉽게 반환해서 직접 조정할 필요가 없다. matplotlib은 이미지를 그리는 코드를 가지고 있다.scipy에서

[Tensorflow] 1. TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning Paradigm(3 week Enhancing Vision with Convolutional Neura

1. TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning Paradigm(4 week Using Real-world Images) ![](https://velog.velcdn.com

이미지 생성기를 활용해서 하위 디렉토리를 기준으로 파일을 자동으로 불러오고 레이블을 지정했다. 이를 활용해서 컨볼루션 신경망으로 말과 사람 분류기를 구축하는 방법을 알아보자.이 실습에서는 말 또는 인간 데이터세트를 기반으로 학습 모델을 구축한다. 여기에는 다양한 포즈와

Tensorflow TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning Paradigm(4 week Using Real-world Images Programming 2)

\### Tensorflow TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning Paradigm(4 week Using Real-world Images Programming 3)

Tensorflow TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning Paradigm(4 week Using Real-world Images Quiz)1234567

2주차는 tensorflow로 cnn을 활용해 kaggle의 'Dogs vs Cats' 데이터를 활용해서 고양이와 개를 구분하는 분류기를 만드는 것이다.데이터 셋은 https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/ 이다. tensorflow

12345678

Tensorflow로 Image argumenation 하기 Image Augmentation(이미지 증강), Data Augmentation(데이터 증강)은 딥러닝에서 가장 폭넓게 활용되는 도구다. 이를 활용해 데이터 세트의 규모를 늘리고 신경망의 성과를 높일 수 있

Tensorflow 2. Convolutional Neural Networks in Tensorflow (2 week Augmentation: A technique to avoid overfitting) - Programming (1)

Tensorflow 2. Convolutional Neural Networks in Tensorflow (2 week Augmentation: A technique to avoid overfitting) - Programming (2)

12345678

Tensorflow로 전이 학습(Transfer learning) 하기 기존 모델을 사용하여 많은 레이어를 동결하여 재학습을 방지하고 이미지에 맞게 학습한 컨볼루션을 효과적으로 '기억'하는 방법. 다른 모델의 컨볼루션을 사용하여 이미지를 다시 훈련할 수 있도록 이 아

![](https

[Tensorflow] 2. Convolutional Neural Networks in Tensorflow (3 week Transfer Learning) : Quiz

Coursera 2. Convolutional Neural Networks in Tensorflow 4주차 Multiclass Classifications [1] 강의 내용 > 2개 이상의 클래스를 다루는 분류기 만들기 Instrucing the Rock-Pap

여기서는 두 개 이상의 클래스를 구별하는 모델을 구축하는 방법을 살펴본다. 코드는 모델과 훈련 매개변수의 몇 가지 주요 변경 사항을 제외하고 이전에 사용했던 코드와 유사하다.1 Data download & prepare the dataset2 Model build &

Tensorflow 2. Convolutional Neural Networks in Tensorflow (4 week Multiclass Classifications) - Quiz

텍스트 및 텍스트 모델을 기반으로 분류기를 만드는 방법감성 분류 수행 -> 레이블이 있는 텍스트를 이해하는 모델을 만들고 새로운 텍스트를 분류하는 분류기 based encodings사용자가 입력한 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있는 신호로 만드는 것이 '문자' 인코딩이다

3. Natural Language Processing in TensorFlow : 2 week programming task 해당 강의에서는 프로그래밍 과제 1개와 함께 교육 내용으로 3개의 노트북 자료가 제공된다. 첫 번째 노트북 실습 자료는 Ungrad

Introduction단어 임베딩 : 단어와 관련 단어가 다차원 공간에서 벡터로 표현됨The IMDB datasetIMDB 분류tenworflow에서는 Data services 또는 TFTS 라이브러리가 있음\*\*Building a classifier for the

Tensorflow 3. Natural Language Processing in TensorFlow (1 week Sequence models and literature) : Quiz

Tensorflow의 Tokenizer를 이용해서 주어진 문장의 토큰에 따라 단어 사전을 만들고, 해당 단어들에 대해서 사전의 색인 (index)를 부여하기 위해서 Tokenzier를 사용해서 sentence를 토큰화하고 단어사전을 만든다. 이 때 Tokenizer를

토큰화와 레이블 인코딩을 혼동하지 않도록 주의해야한다!레이블 인코딩(label encoding) : 범주형 변수의 값을 숫자로 변환하는데 사용텍스트 데이터의 토큰화 : 텍스트 데이터의 토큰화를 위해서는 주로 단어 단위로 텍스트를 분리하거나 형태소 분석을 통해 의미 단위

Tensorflow 3. Natural Language Processing in TensorFlow (2 week Word Embeddings) : Programming (2)

Tensorflow 3. Natural Language Processing in TensorFlow (2 week Word Embeddings) : Programming (3)

Tensorflow 3. Natural Language Processing in TensorFlow (2 week Word Embeddings) : Quiz

Coursera Natural Language Processing in TensorFlow 3주차 Sequence models [1] 강의 내용 Sequence Model LSTM accuracy & loss 2 Layer LSTM 에서 accuracy 곡선이

-

1 2 345678

Tensorflow 3. Natural Language Processing in TensorFlow (3 week Sequence models) : programming (3)

Tensorflow 3. Natural Language Processing in TensorFlow (3 week Sequence models) : programming (4)

Tensorflow 3. Natural Language Processing in TensorFlow (3 week Sequence models) : programming (5)

[Tensorflow] 3. Natural Language Processing in TensorFlow (3 week Sequence models) : programming (6)

123 45

[Tensorflow] 3. Natural Language Processing in TensorFlow (4 week Sequence models and literature ) : lecture ![](https://velog.velcdn.com/images/heyggun/post/377b50f4-d9e8-4af8-8ccb-496f753e2ad5/ima...

3. Natural Language Processing in TensorFlow week 4 Sequence models and literature Programming 편 3코스 자연어처리(Natural Language Processing in TensorFlow

3. Natural Language Processing in TensorFlow week 4 Sequence models and literature Programming 편 (2) 3코스 자연어처리(Natural Language Processing in TensorF

해당 코스는 "Sequences, Time Series and Prediction"이다.이 과정에서는 시계열 데이터에 대해 배운다.시계열 데이터는 시간에 따라 순서대로 정렬된 값들의 집합이다.예를 들어 주식 가격, 날씨 예보, 역사적인 추세 등 다양한 분야에서 시계열

해당 과정은 코세라 텐서플로우 자격증을 위한 마지막 4코스 시퀀스, 시계열 데이터 그리고 예측 과정이다. 해당 과정에서 특정 날의 온도나 웹 사이트 방문자 수와 같이 시간이 지남에 따라 값이 변하는 순차적 시계열 데이터를 처리 할 때 필요한 개념들을 학습한다. 이를 바

12345678

퀴즈에 들어가기 앞서서 1주차의 Sequences and Prediction에 대해서 정리를 해보자.시계열 데이터에서 seasonality(계절성)는 일정한 시간 간격으로 발생하는 패턴이나 특정 계절에 따른 변동을 의미한다.예를 들어 매년 같은 시기에 판매량이 증가하는

Tensorflow 4. Sequences, Time Series and Prediction (1 week Sequences and Prediction) : Quiz

시계열과 추세와 계절성과 같은 시계열의 일반적인 속성 알아보고, 예측을 위한 통계적 방법을 사용해본다. 딥러닝 신경망을 이용해 시계열 데이터를 인식하고 예측하도록 학습시킨다.2추차에서는 시계열 데이터와 예측 모델에 대해 다루게 된다. 시계열 데이터는 시간에 따라 변화하

Tensorflow 4. Sequences, Time Series and Prediction(2. Deep Neural Networks for Time Series) : programminig (1)

Tensorflow 4. Sequences, Time Series and Prediction(2. Deep Neural Networks for Time Series) : programminig (2)

Tensorflow 4. Sequences, Time Series and Prediction(2. Deep Neural Networks for Time Series) : programminig (3)

1 23456789업로드중..

4. Sequences, Time Series and Prediction(3. Recurrent Neural Networks for Time Series) 순환 신경망(RNN)과 장단기 기억 네트워크(LSTM)는 순차 데이터를 분류하고 예측하는 데 유용하다. 시계열

[Tensorflow] 4. Sequences, Time Series and Prediction(3. Recurrent Neural Networks for Time Series) : programming (1)

Tensorflow 4. Sequences, Time Series and Prediction(3. Recurrent Neural Networks for Time Series) : programming (2)

12345678

[Tensorflow] 4. Sequences, Time Series and Prediction (4 week Real-world time series data 이번 강의에서는 합성 시계열 데이터가 아닌 실제 흑점 데이터를 기반으로 해서 시계열 예측 모델 신경망 모

Tensorflow 4. Sequences, Time Series and Prediction (4 week Real-world time series data) : programming (1)

Tensorflow 4. Sequences, Time Series and Prediction (4 week Real-world time series data) : programming (2)

Tensorflow 4. Sequences, Time Series and Prediction (4 week Real-world time series data) : programming (3)

4. Sequences, Time Series and Prediction - 2. Deep Neural Networks for Time Series Quiz 윈도우 데이터셋을 만들 때 drop_remainder 매개변수의 목적은?

Convolution을 사용하여 Fashion MNIST를 개선하는 방법을 프로그래밍한다. 모델에 단일 컨볼루션 레이어와 단일 MaxPooling 2D 레이어만 추가하여 MNIST 정확도를 99.5% 이상으로 향상할 수 있는지 확인한다.정확도가 이 값을 초과하면 훈련을

그렇다 이제야 때가 됐다. 더 이상 미뤄둘 수없다 나의 tensorflow 시험아래의 사이트에서 구매한다.https://app.trueability.com/google-certificates/tensorflow-developer준비물 : 운전 면허증 및 여권,