Category: Study
학습과정과 데이터셋 이야기
학습과정과 데이터셋 이야기 https://tykimos.github.io/Keras/2017/03/25/Dataset_and_Fit_Talk/
Deeplunch팀의 Kaggle Data Science Bowl 도전기(1) – 케글 도전 팁
Deeplunch팀의 Kaggle Data Science Bowl 도전기(1) – 케글 도전 팁 http://esuerid.blogspot.kr/2017/04/deeplunch-kaggle-data-science-bowl-1.html?m=1
머신러닝 모델 개발 삽질 경험기
http://bcho.tistory.com/m/1174 머신러닝 모델 개발 삽질 경험기
인공지능을 위한 머신러닝 알고리즘
https://tacademy.sktechx.com/live/player/onlineLectureDetail.action?seq=103 인공지능을 위한 머신러닝 알고리즘 인공지능에 관심이 있는 사람들에게 머신러닝 알고리즘의 개념과 원리를 설명합니다. 특히 머신러닝과 딥러닝 분야의 개발자에게 쉽게 설명된 핵심 이론과 함께 적용사례별 간단한 알고리즘 등을 보여주고 구현방법을 소개합니다. 강의에서는 지도학습과 비지도학습의 머신러닝 알고리즘을 다루며, 지도학습 알고리즘으로는 linear/logistic regression, 서포트 벡터 머신, 의사결정 트리, 신경망, CNN, RNN을, 비지도학습 알고리즘으로는 K-MEANS, DBSCAN 등을 살펴봅니다. 인공지능배포용
learningtensorflow
http://learningtensorflow.com/
MIT 6.S094: DL for Self-Driving Cars
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140 Machine Learning Formulas
http://www.datasciencecentral.com/m/blogpost?id=6448529%3ABlogPost%3A515463
TensorFlow implementation of Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training
TensorFlow implementation of Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training https://github.com/carpedm20/simulated-unsupervised-tensorflow
Generative Adversarial Networks
Generative Adversarial Networks GANs (generative adversarial networks) is a rapidly advancing area of Deep Learning invented by my former student Ian Goodfellow and others. It’s [more…]
