|
|
|
|
|
딥러닝의 30가지 적용 사례
|
| 비전문가들도 이해할 수 있을 구체적 예시 | *본 글은 Yaron Hadad의 블로그 'http://www.yaronhadad.com/deep-learning-most-amazing-applications/'를 동의 하에 번역하였습니다. 최근 몇 년간 딥러닝은 컴퓨터 비전부터 자연어 처리까지 수많은 문제들을 해결하는데 쓰였습니다. 다수의 경우 딥러닝은... |
|
|
|
|
|
|
문과생도 이해하는 딥러닝 (10) - 배치 정규화
|
| 2017/09/27 - 문과생도 이해하는 딥러닝 (1) - 퍼셉트론 Perceptron2017/10/18 - 문과생도 이해하는 딥러닝 (2) - 신경망 Neural Network2017/10/25 - 문과생도 이해하는 딥러닝 (3) - 오차 역전파, 경사하강법2017/12/24 - 문과생도 이해하는 딥러닝 (4) - 신경망구현, 활성화함수, 배치201... |
|
|
딥 러닝 - IT위키
|
| Deep Learning 인간의 뇌와 흡사하게 구현한 신경망 알고리즘을 적용하여 보다 빠르고 효율적으로 학습하는 인공지능 |
|
|
Deep Learning Specialization [5 courses] (DeepLearning.AI) | Coursera
|
| 학습 내용 ; 심층 신경망 구축 및 훈련, 주요 아키텍처 매개 변수 식별, 애플리케이션에 벡터화된 신경망 및 심층 학습 구현 ; 테스트 세트 훈련, DL 애플리케이션의 분산 분석, 표준 기술 및 최적화 알고리즘 사용, TensorFlow에서 신경망 구축하기 ; CNN을 구축하여 감지 및 인식 작업에 적용하고, 신경 스타일 전송을 사용하여 아트를 생성하고, 이미지 및 비디오 데이터에 알고리즘을 적용합니다 ; RNN을 구축 및 훈련하고, NLP 및 단어 임베딩으로 작업하고, HuggingFace 토큰화기와 트랜스포머 모델을 사용하여 NER 및 질문 답변을 수행합니다 |
|
|
알라딘: 밑바닥부터 시작하는 딥러닝
|
| 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고, 딥러닝의 핵심을 ‘밑바닥부터’ 직접 만들어보며 즐겁게 배울 수 있는 본격 딥러닝 입문서이다. 술술 읽힐 만큼 쉽게 설명하였고, 역전파처럼 어려운 내용은 ‘계산 그래... |
|
|
다크 프로그래머 :: 딥러닝과 Loss 함수의 이해
|
| 딥러닝.. 내겐 여전히 블랙박스 같은 존재이다. 하지만 딥러닝도 크게 보면 기계학습 방법의 하나로서 딥네트워크를 이용한 모델링과 파라미터 추정 방법으로 볼 수 있다. 그래서 전통적으로 기계학습을 연구했던 사람들은 아마도 보다 넓은 시야를 가지고 딥러닝을 이해할 수 있을 것으로 생각한다. 이 글은 딥러닝에 대한 나름의 이해를 정리한 글이다. Loss 함... |
|
|
즐겨찾기 추가
