시리즈

🧠파이썬으로 구현한 머신러닝/딥러닝

1.머신러닝/딥러닝/회귀/선형회귀/경사하강법

인공지능-머신러닝-딥러닝 지도학습-비지도학습 회귀(Regression) - 개념, 오차(error), 가중치(weight), 바이어스(bias), 손실함수(loss function), Linear Regression(선형 회귀) - 경사하강법(Gradient decent algorithm) ![](https://images.velog.

2021년 2월 4일

2.Logistic Regression(로지스틱 회귀) - Classification(분류)

Logistic Regression - Classification Classification - 손실함수(loss function) 파이썬으로 구현한 Logistic Regression(로지스틱 회귀) - Classification(분류) ![](https://images.velog.io/images/s00ny0ung/post/ab2cbe

2021년 2월 4일

3.XOR

XOR > 박성호 교수님의 NeoWizard 유투브 강의를 참고하여 학습하였습니다.

2021년 2월 4일

4.Deep Learning - 개념, 구조, feed forward, loss

Deep Learning - 신경망 개념, 구조 Deep Learning - feed forward, loss > 박성호 교수님의 NeoWizard 유투브 강의를 참고하여 학습하였습니다.

2021년 2월 4일

5.Deep Learning - XOR

Deep Learning - XOR > 박성호 교수님의 NeoWizard 유투브 강의를 참고하여 학습하였습니다.

2021년 2월 4일

6.Deep Learning - MNIST

Deep Learning - MNIST > 박성호 교수님의 NeoWizard 유투브 강의를 참고하여 학습하였습니다.

2021년 2월 4일

7.Deep Learning - 오차역전파(Back Propagatioin)

MNIST 수치미분시 문제점 및 개선방안 오차역전파(Back Propagatioin) 출력층에서의 가중치(weight)/바이어스(bias) 오차역전파 ![](h

2021년 2월 4일

8.Deep Learning - MNIST 오차역전파 적용

Deep Learning - MNIST 오차역전파 적용 > 박성호 교수님의 NeoWizard 유투브 강의를 참고하여 학습하였습니다.

2021년 2월 4일

9.Tensorflow으로 Linear Regression 구현하기(loss function, optimizer)

Tensorflow google에서 개발한 머신러닝/딥러닝을 위한 라이브러리 텐서(tensor)를 흘러보내면서(flow) 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 수행하는 알고리즘 Tensorflow으로 Linear Regression 구현하기(loss function, optimizer) ![](https://images.velog.io/imag

2021년 2월 4일

10.Tensorflow를 사용하여 logistic regression 구현

Tensorflow를 사용하여 logistic regression 구현 loss, optimizer, accuracy logistic regression 검증하기 위해 사용될 데이터 Diabetes(당뇨병) > 박성호 교수님의 NeoWizard 유투브 강의를 참고하여 학습하였습니다.

2021년 2월 4일

11.Tensorflow를 사용하여 신경망(Neural Network) 구축하여 MNIST 데이터 구현

Tensorflow를 사용하여 신경망(Neural Network) 구축하여 MNIST 데이터 구현 > 박성호 교수님의 NeoWizard 유투브 강의를 참고하여 학습하였습니다.

2021년 2월 4일

12. CNN(Convolutional Neural Network) - 컨볼루션(convolution) 연산, 풀링(pooling), 패딩(padding)

CNN(Convolutional Neural Network) 컨볼루션(convolution) 연산, 풀링(pooling), 패딩(padding) > 박성호 교수님의 NeoWizard 유투브 강의를 참고하여 학습하였습니다.

2021년 2월 4일

13.CNN - 필터를 통해 데이터의 특징을 찾는 원리

CNN - 필터를 통해 데이터의 특징을 찾는 원리 > 박성호 교수님의 NeoWizard 유투브 강의를 참고하여 학습하였습니다.

2021년 2월 4일

14.CNN - 99%이상의 정확도로 MNIST 인식하는 CNN 코드

CNN - 99%이상의 정확도로 MNIST 인식하는 CNN 코드 ![](https://images.velog.io/images/s00ny0ung/post/817aad8c-4c8

2021년 2월 4일

15.RNN(Recurrent Neural Network)

RNN(Recurrent Neural Network) > 박성호 교수님의 NeoWizard 유투브 강의를 참고하여 학습하였습니다.

2021년 2월 4일

16.RNN - 가중치(weight), 바이어스(bias), 동작원리(정량적분석)

> 박성호 교수님의 NeoWizard 유투브 강의를 참고하여 학습하였습니다.

2021년 2월 4일

17.RNN - Tensorflow 사용하여 RNN 구현

RNN - Tensorflow 사용하여 RNN 구현 > 박성호 교수님의 NeoWizard 유투브 강의를 참고하여 학습하였습니다.

2021년 2월 4일

18.전이학습(Transfer Learning)

전이학습(Transfer Learning) ![](https://images.velog.io/images/s00ny0ung/post/1b8ca750-e3b3-4699-a16b-0

2021년 2월 4일

19.Transfer Learning - 나만의 데이터를 이용한 실습

Transfer Learning - 나만의 데이터를 이용한 실습 > 박성호 교수님의 NeoWizard 유투브 강의를 참고하여 학습하였습니다.

2021년 2월 4일