ML lec 01 – 기본적인 Machine Learning 의 용어와 개념 설명




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강의 웹사이트: http://hunkim.github.io/ml/
Facebook: https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/
소스코드 (TF2.0): https://github.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll/tree/master/tf2

강의에 사용된 코드는 TF1.0 입니다. 이부분 설명은 개념만 보시고 실제 코드는 위 TF2.0의 링크를 참고 부탁드립니다.

Source


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Comment List

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    2021.01.05 시작! 감사합니다

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    교수님 강의 감사합니다.
    정주행 20201231

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    교수님 강의중에 질문이있어서 질문드립니다. letter grade based on time spent는 multi label classification인지 multi class classification인지 궁금합니다. 추가적으로 찾아보던중 두가지 classification의 차이가 하나의 instance에 대해서 한가지 label를 가지는 아니면 여러개의 label을 동시에 가지는지 인것같은데, 혹시 제가 잘못 이해한 것인가요?

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    20201226 입문합니다 46인데 47까지 끝내볼랍니다 ^^

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    감사합니다 !

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    재밌어요 좋은 강의 감사합니다!

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    민겸이형 화이팅 ㅋㅋ

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    감사합니다 덕분에 머신러닝 재미있게 공부합니당 >0<

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    정말 좋은 설명이네요! 차분하고 좋아요

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    무엇이 ML(MACHINE LEARNING)인가?

    EXPLICIT PROGRAMMING은 한계가 많다.

    모든 경우를 일일이 나눠서 해결하기 어려운
    대표적인 사례가 바로 SPAM이다.

    자동적으로 컴퓨터에게 명시적으로 프로그래밍하지 않아도
    알아서 배울 수 있는 능력을 심어주는 건 어떨까 하는 생각

    SUPERVISED LEARNING -> DATA (LABELED)

    예를 들어 사진을 구분하는 기술에서, 사진을 줄 때
    컴퓨터에게 이 사진이 고양이인지 개인지 컵인지
    알려주는 것(LABELING)

    UNSUPERVISED LEARNING -> UNLABELED DATA

    좋은 뉴스를 고르는 것처럼 매번 알려줄 수 없는
    데이터를 기반으로 학습하는 것

    REGRESSION: 시험성적을 예측하는 것 -> 0 ~ 100 사이

    BINARY CLASSIFICATION – PASS OR FAIL

    LETTER GRADE (A,B,C,D, AND F) – MULTI-LABELED CLASSIFICATION

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    2020.04.07 시작
    감사히 잘 보겠습니다 !

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    3월 6일 두번째 강의

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    2020.02.25 시작.
    좋은강의 감사합니다

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    너무 감사드립니다

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    감사합니다.

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    이해가 쏙쏙 되네여 감사합니다 교수님

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    감사합니다 🙂

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    감사합니당

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    내용이 잘못된게 많네요. supervised learning 과 unsupervised learning은 통계 회귀분석 기법이고 이 통계기법을 explicit 하게 구현하여 사용하는 것인데 왜 이걸 explicit 하지 않다고 하는거죠?

    또 classification 역시 regression의 일종인데 왜 둘이 다르다고 이야기 하는지 이해가 안되네요. Regression은 방법론이지 모델이 아닌데 자꾸 모델이라고 이야기 하는것도 잘못된 설명입니다.

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    감사합니다. 잘 들었습니다.

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    영재원 프로젝트로 낼 준비하는 중학생입니다… 음 분발해야겠군요

  • Sung Kim
    January 14, 2021

    소중한 강의 정말 감사합니다! 덕분에 머신러닝의 첫걸음을 갈수 있어 행복합니다 ^^ 이런 영상은 정말 멀리멀리 많이 알려져야합니다!!

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