# DeepLearning

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[미래연구소 15기] Neural Network 작동 원리

미래연구소 15기 두 번째 강의, Neural Network의 작동 원리와 과정

4일 전
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작사가 인공지능 만들기

코드는 이 곳에서 확인 가능하다.

5일 전
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음성 데이터

일정 간격으로 샘플을 추출하여 이산 신호(discrete signal)로 변환시키는 과정sampling_rate = 초당 샘플링 횟수샘플링 : 1초의 연속적인 신호를 몇개의 숫자로 나누어 표현할 것인가결정 방법 : 표본화된 최대 주파수가 2배보다 더 크게.참고durat

2021년 1월 19일
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DeepLearning 단어정리

이 값을 보통 임의로 설정하게 되는데, 매우 큰 값으로 잡게 되면 그래프에서 하강하는 폭이 매우 크다는 것을 의미한다. 이 경우 학습이 이루어지지 않을 뿐만 아니라 최저점에 도달하는 것을 넘어서 그 반대 방향의 그래프에 도달할만큼 overshooting이 발생할 수 있

2021년 1월 17일
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딥러닝 아주 간단히 정리

딥러닝과 머신러닝의 차이딥러닝은 특히 데이터를 '표현'하는 것을 목표로 하며, '표현 학습'이라고 이야기 할 수 있는 본질을 이해연결주의를 계승하여 채택한 신경망 모델의 본질을 함수 차원에서 이해선형성머신러닝은 주어진 데이터로부터 패턴을 학습해서 원하는 값을 예측하는

2021년 1월 15일
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file 다루기, Linear Classification

Unicode와 UTF-8 간단히 이해하기search() : 일치하는 패턴 찾기 \* 일치 패턴이 있으면 MatchObject를 반환합니다.match() : search()와 비슷하지만, 패턴이 검색대상에 처음부터 일치해야 합니다.findall() : 일치하는 모든 패

2021년 1월 11일
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가위바위보 이미지 분류

가위바위보 이미지 분류를 진행하고 있다. 코드는 이 곳에서 확인가능하다.accuracy가 trainset으로 학습할 때는 높게 나오는데 testset으로 할 때는 40%를 간신히 넘었다. 그래서 무작정 데이터를 늘려보기도 하고, feature를 줄이거나 늘려보기도 했지

2021년 1월 8일
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scikit-learn

오늘의 학습목표scikit-learn에 내장되어 있는 예제 데이터셋의 종류를 알고 활용할 수 있다.scikit-learn에 내장되어 있는 분류 모델들을 학습시키고 예측해 볼 수 있다.모델의 성능을 평가하는 지표의 종류에 대해 이해하고, 활용 및 확인해 볼 수 있다.De

2021년 1월 7일
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딥러닝 과정 맛보기

데이터 준비 → 딥러닝 네트워크 설계 → 학습 → 테스트(평가)

2021년 1월 5일
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[Coding] Argparse에 대해 알아보기

파이썬의 argparse 사용법에 대해 정리해보고자 합니다! 😊 딥러닝 코드를 구현하다보니 더 다양한 기능들이나, 옵션들에 대해 알고싶어서 정리해보았습니다.

2020년 12월 21일
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딥러닝 튜토리얼 - CNN 훑어보기

CNN 방법을 이용해서 이미지 처리를 진행해봅니다.

2020년 9월 17일
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딥러닝 튜토리얼 - 오버피팅 방지

특정 데이터에만 과하게 학습된 오버피팅을 방지할 수 있는 방법에 대해 알아봅니다.

2020년 9월 6일
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딥러닝 튜토리얼 - MNIST 손글씨 분류

MNIST 손글씨 데이터를 분류해봅니다.

2020년 7월 31일
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딥 러닝이란 무엇일까?

2016년, 바둑기사 이세돌과 알파고와의 대국을 통해 딥러닝이라는 단어가 많이 알려지게 되었습니다. 딥러닝이 대체 뭐길래 이렇게 얘기가 나오는 것일까요?

2020년 7월 23일
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Keras Fashion Mnist 실습

시작하며 우연한 기회로 회사를 이직할 기회를 얻었고, 이직한 회사에선 인공지능 파트를 담당하게 되었습니다. 대략 9개월정도 인공지능 공부를 하지 않은 상태에서 다시금 복습하자는 의미에서 이번 글을 포스팅하게 되었습니다. 이번 글은 케라스(Keras)에 대한 간단한

2020년 6월 26일
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