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yoro_chic

배웠던 것들파이썬에서 텍스트 데이터 처리 방법인코딩과 디코딩 : 문자열을 바이트로 변환 / 바이트를 문자열로 변환문자열 다루기 : startswith, endswith, trimming, strip, upper, lower, capitalize, isupper, isl

yewon

How to minimize Cost

yoro_chic

배웠던 것들학습 환경 구성 및 주요 명령어 학습Ubuntu 18.04 : pwd, ls, mv, cp, rm, mkdir 등Python 3.7 : 가상환경 구성TensorFlow 2.2.0마음 가짐 그리고, 느꼈던 것들초심!!! 차근 차근 복습 재정리!!!추가적으로 공

yoro_chic

예전의 인공지능은 크게는 1) 컴퓨팅 리소스 부족2) 데이터 부족3) 인공지능 알고리즘 및 API, Library 부족등으로 여러 면에서 한계가 있었으나,지금은 위에서 언급한 것들이 거의 해결되어 AI를 개발하고 활용하는 데 있어서 서부개척시대 또는 대항해시대 정도

shlee7131

**머신러닝**은 간단히 말해서 주어진 **학습 데이터의 피처와 레이블을 학습하여 새로운 미지의 데이터를 정확히 예측할 수 있도록 하는 기법이라 볼 수 있다. 그리고 이러한 예측 성능에 대한 평가는 머신러닝 알고리즘 모델 또는 데이터 전처리의개

chy0428

Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks (2017)

re_brother

딥러닝/인공지능과 관련된 강의를 듣게 되어 기초부터 처음부터 차근차근 천천히 정리하며 학습을 진행해보려 한다. 누구 한 명은 봐주겠지.학습용 Data가 주어지게 되면 컴퓨터는 이를 기반으로 Model을 생성하게 된다. 이 Model을 기반으로 컴퓨터는 예측을 하고, 컴

vanang7

크로스 엔트로피는 딥러닝 분류문제에서 손실함수(loss function or cost function)으로 사용됩니다. 그러면 정보이론의 엔트로피와는 어떤 점이 다르고, 어떤 특징을 가지고 있기에 손실함수로 사용되는 것일까요

re_brother

Tensorflow.js TensorFlow.js Installation 사용하고 있던 서버에 TensorFlow.js 설치를 시도하였으나, npm이 설치되어있는 상황이 아니여서, npm부터 설치했다. TensorFlow.js의 설치는 비교적 매우 간단했습니다. 설치

chy0428

pre-trained model을 이용하여 새로운 model을 만들 때 학습을 빠르게 하며, 예측 정확도를 높이는 방법이다. Why?ConvNet을 처음부터 학습시키는 일을 그리 많지 않다. 대부분의 문제는 이미 학습된 모델을 사용해서 문제를 해결 할 수 있다.복잡한

chy0428

metric learning은 input data space에서 data들에 가장 적합한 형태의 어떤 metric을 learning하는 알고리즘이다. 여기에서 data는 각 pair 별로 similar/dissimilar가 정의되어 있는 형태의 데이터이다. 즉, met

hwany

GAN은 적대적인 생성 모델(생성자)와 판별 모델(판별자)네트워크 두 개가 경쟁하는 것입니다. GAN이 실제로 어떻게 학습을 진행하는지 정리하였습니다.

hwany

ML에 관련된 학습 기술에 대한 간단한 정리입니다.