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Chapter 01 나의 첫 머신러닝
▶️ 이 생선의 이름은 무엇인가요?-
01-1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝
▶️ 인공지능과 머신러닝, 딥러닝은 무엇일까요?- 인공지능이란
- 머신러닝이란
- 딥러닝이란
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01-2 코랩과 주피터 노트북
▶️ 코랩과 주피터 노트북으로 손코딩 준비하기- 구글 코랩
- 텍스트 셀
- 코드 셀
- 노트북
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01-3 마켓과 머신러닝
▶️ 마켓을 예로 들어 머신러닝을 설명합니다.- 생선 분류 문제
- 첫 번째 머신러닝 프로그램
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Chapter 02 데이터 다루기
▶️ 수상한 생선을 조심하라!-
02-1 훈련 세트와 테스트 세트
▶️ 모델을 훈련 시키는 훈련 세트와 검증하는 테스트 세트로 나누어 학습하기- 지도 학습과 비지도 학습
- 훈련 세트와 테스트 세트
- 샘플링 편향
- 넘파이
- 두 번째 머신러닝 프로그램
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02-2 데이터 전처리
▶️ 정교한 결과 도출을 위한 데이터 전처리 알아보기- 넘파이로 데이터 준비하기
- 사이킷런으로 훈련 세트와 테스트 세트 나누기
- 수상한 도미 한 마리
- 기준을 맞춰라
- 전처리 데이터로 모델 훈련하기
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Chapter 03 회귀 알고리즘과 모델 규제
▶️ 농어의 무게를 예측하라!-
03-1 k-최근접 이웃 회귀
▶️ 회귀 문제를 이해하고 k-최근접 이웃 알고리즘으로 풀어 보기- k-최근접 이웃 회귀
- 데이터 준비
- 결정계수(R2)
- 과대적합 vs 과소적합
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03-2 선형 회귀
▶️ 사이킷런으로 선형 회귀 모델 만들어 보기- k-최근접 이웃의 한계
- 선형 회귀
- 다항 회귀
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03-3 특성 공학과 규제
▶️ 특성 공학과 규제 알아보기- 다중 회귀
- 데이터 준비
- 사이킷런의 변환기
- 다중 회귀 모델 훈련하기
- 규제
- 릿지 회귀
- 라쏘 회귀
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Chapter 04 다양한 분류 알고리즘
▶️ 럭키백의 확률을 계산하라!-
04-1 로지스틱 회귀
▶️ 로지스틱 회귀 알고리즘을 배우고 이진 분류 문제에서 클래스 확률 예측하기- 럭키백의 확률
- 로지스틱 회귀
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04-2 확률적 경사 하강법
▶️ 경사 하강법 알고리즘을 이해하고 대량의 데이터에서 분류 모델을 훈련하기- 점진적인 학습
- SGDClassifier
- 에포크와 과대/과소적합
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Chapter 05 트리 알고리즘
▶️ 화이트 와인을 찾아라!-
05-1 결정 트리
▶️ 결정 트리 알고리즘을 사용해 새로운 분류 문제 다루기- 로지스틱 회귀로 와인 분류하기
- 결정 트리
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05-2 교차 검증과 그리드 서치
▶️ 검증 세트가 필요한 이유를 이해하고 교차 검증해 보기- 검증 세트
- 교차 검증
- 하이퍼파라미터 튜닝
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05-3 트리의 앙상블
▶️ 앙상블 학습을 알고 실습해 보기- 정형 데이터와 비정형 데이터
- 랜덤 포레스트
- 엑스트라 트리
- 그레이디언트 부스팅
- 히스토그램 기반 그레이디언트 부스팅
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Chapter 06 비지도 학습
▶️ 비슷한 과일끼리 모으자!-
06-1 군집 알고리즘
▶️ 흑백 이미지 분류 방법과 비지도 학습, 군집 알고리즘 이해하기- 과일 사진 데이터 준비하기
- 픽셀값 분석하기
- 평균값과 가까운 사진 고르기
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06-2 k-평균
▶️ k-평균 알고리즘 작동 방식을 이해하고 비지도 학습 모델 만들기- k-평균 알고리즘 소개
- KMeans 클래스
- 클러스터 중심
- 최적의 k 찾기
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06-3 주성분 분석
▶️ 차원을 알고 차원 축소 알고리즘 PC 모델 만들기- 차원과 차원 축소
- 주성분 분석 소개
- PCA 클래스
- 원본 데이터 재구성
- 설명된 분산
- 다른 알고리즘과 함께 사용하기
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Chapter 07 딥러닝을 시작합니다
▶️ 패션 럭키백을 판매합니다!-
07-1 인공 신경망
▶️ 텐서플로로 간단한 인공 신경망 모델 만들기- 패션 MNIST
- 로지스틱 회귀로 패션 아이템 분류하기
- 인공 신경망
- 인공 신경망으로 모델 만들기
- 인공 신경망으로 패션 아이템 분류하기
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07-2 심층 신경망
▶️ 인공 신경망에 층을 추가하여 심층 신경망 만들어 보기- 2개의 층
- 심층 신경망 만들기
- 층을 추가하는 다른 방법
- 렐루 활성화 함수
- 옵티마이저
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07-3 신경망 모델 훈련
▶️ 인경 신경망 모델 훈련의 모범 사례 학습하기- 손실 곡선
- 검증 손실
- 드롭아웃
- 모델 저장과 복원
- 콜백
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Chapter 08 이미지를 위한 인공 신경망
▶️ 패션 럭키백의 정확도를 높입니다!-
08-1 합성곱 신경망의 구성 요소
▶️ 합성곱 신경망의 개념과 동작 원리를 배우고 간단한 실습하기- 합성곱
- 케라스 합성곱 층
- 합성곱 신경망의 전체 구조
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08-2 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류
▶️ 케라스 API로 합성곱 신경망 모델 만들기- 패션 MNIST 데이터 불러오기
- 합성곱 신경망 만들기
- 모델 컴파일과 훈련
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08-3 합성곱 신경망의 시각화
▶️ 신경망이 이미지에서 학습하는 게 무엇인지 이해하기- 가중치 시각화
- 함수형 API
- 특성 맵 시각화
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Chapter 09 텍스트를 위한 인공 신경망
▶️ 한빛 마켓의 댓글을 분석하라!-
09-1 순차 데이터와 순환 신경망
▶️ 순차 데이터의 특징과 개념 이해하기- 순차 데이터
- 순환 신경망
- 셀의 가중치와 입출력
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09-2 순환 신경망으로 IMDB 리뷰 분류하기
▶️ 텐서플로 순환 신경망으로 영화 리뷰 분류하기- IMDB 리뷰 데이터셋
- 순환 신경망 만들기
- 순환 신경망 훈련하기
- 단어 임베딩을 사용하기
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09-3 LSTM과 GRU 셀
▶️ 순환 신경망의 중요 기술을 사용해 모델 만들어 보기- LSTM 구조
- LSTM 신경망 훈련하기
- 순환층에 드롭아웃 적용하기
- 2개의 층을 연결하기
- GRU 구조
- GRU 신경망 훈련하기
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