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신경망 개발: 무료 교육 자료 및 오픈 소스 프로젝트

하나의 장소에 모든 것을 수집했습니다! 신경망에 관한 교육 자료와 서비스 개발에 유용한 다양한 오픈 소스 프로젝트를 선택했습니다!

교육 자료

신경망 기초

• 신경망 소개 게임
• 신경망 소개
• 딥 러닝을 위한 간단한 소개
• 신경망 설명
• 딥 러닝 기본 원리

머신러닝 라이브러리

• TensorFlow 초보자 가이드
• PyTorch 초보자를 위한 튜토리얼
• Keras 공식 문서
• scikit-learn: 파이썬에서의 머신러닝
• Fastai: 코더를 위한 실용적인 딥 러닝

신경망 아키텍처

• 피드포워드 신경망 이해
• 합성곱 신경망 (CNNs) 소개
• 순환 신경망 (RNNs) 탐구
• LSTM 네트워크 탐구
• 게이트 순환 유닛 (GRUs) 소개

딥 러닝 프레임워크

• TensorFlow 2.0 탐구
• PyTorch를 사용한 심층 학습 실습
• Keras를 사용한 신경망 구축
• MXNet 딥 러닝 레시피

활성화 함수와 최적화

• 신경망의 활성화 함수
• 신경망 최적화: 개요
• 경사 하강법과 역전파
• Adam 옵티마이저 탐구
• 신경망을 위한 정규화 기법

손실 함수와 평가

• 신경망에서 일반적인 손실 함수
• 모델 성능 평가: 정확도, 정밀도, 재현율
• ROC 곡선과 AUC 점수 설명
• 모델 평가를 위한 교차 검증

신경망 데이터 전처리

• 데이터 정규화와 표준화
• 신경망에서 범주형 데이터 다루기
• 데이터 증강 기법
• 불균형 데이터 처리

신경망 훈련 팁

• 심층 학습 모델 훈련 전략
• 학습률 스케줄과 적응적 학습률
• [얼리 스토핑과 모델 체크포인팅](https://machinelearningmastery.com/how-to-stop-training-deep

-neural-networks-at-the-right-time-using-early-stopping/)

• 폭주와 소실 그래디언트: 해결책

신경망의 고급 주제

• 생성적 적대 신경망 (GANs) 소개
• 전이 학습과 파인튜닝
• 신경망 스타일 전이 탐구
• 오토인코더 소개

면접 준비를 위한 자원

• 일반적인 신경망 면접 질문
• 심층 학습 면접 준비 안내서

온라인 강좌와 튜토리얼

• 스탠포드 대학의 CS231n: 합성곱 신경망
• Coursera의 심층 학습 전문화
• Fast.ai 코더를 위한 실용적인 심층 학습 강좌
• PyTorch를 사용한 심층 학습 소개

신경망에 관한 유튜브 채널

• MLU-Explain
• 3Blue1Brown: 신경망 시각화
• Sentdex: 실용적인 신경망 튜토리얼
• deeplizard: 딥 러닝 간단히 설명
• Tech with Tim: 신경망 코딩 데모

실습과 도전 과제

• Kaggle: 머신러닝 대회
• 머신러닝을 위한 LeetCode
• 머신러닝 Codeforces 도전 과제

기억하세요, 신경망 학습에는 시간과 실습이 필요합니다. 호기심을 갖고 깊은 학습의 흥미로운 세계를 계속 탐험하세요! 🚀🤖

오픈 소스 프로젝트

다양한 신경망 응용 프로그램을 다루는 GitHub의 오픈 소스 프로젝트로는 음악, 이미지, 딥페이크, 추천 시스템, 언어 모델 등 GANs가 포함되어 있습니다:

텍스트와 언어 모델

• Meta의 Llama2: 언어 작업을 수행할 수 있는 Generative Pre-trained Transformer의 세 번째 버전입니다.
• OpenAI의 GPT-3: 언어 작업을 수행할 수 있는 Generative Pre-trained Transformer의 세 번째 버전입니다.
• Hugging Face의 transformers: BERT, GPT-2 등 사전 훈련된 모델을 포함한 최신 자연어 처리 작업을 위한 라이브러리입니다.

이미지 생성과 조작:

• Stable Diffusion: 잠재적인 텍스트에서 이미지로의 확산 모델입니다.
• Jun-Yan Zhu의 CycleGAN: Cycle-Consistent Adversarial Networks를 사용한 페어가 아닌 이미지 간 변환입니다.
• Google Research의 BigGAN: 고품질 이미지 생성을 위한 대규모 GAN입니다.
• NVlabs의 StyleGAN2: 고품질 이미지 생성을 위한 개선된 StyleGAN 버전입니다.

음악 생성과 오디오 처리:

• Google Research의 Audiocraft: 딥 러닝을 사용한 오디오 처리와 생성을 위한 라이브러리입니다.
• Google Research의 Magenta: 음악과 예술 생성을 탐구하는 연구 프로젝트입니다.
• Google Magenta의 DDSP: 오디오 합성 및 처리를 위한 차별화 가능한 디지털 신호 처리 라이브러리입니다.

추천 시스템:

• LightFM: 파이썬에서 하이브리드 추천 알고리즘을 위한 라이브러리입니다.
• Surprise: 추천 시스템 구축 및 분석을 위한 파이썬 scikit입니다.

딥페이크

를 위한 GANs:

• Wunjo AI: 무제한 없이 딥페이크 애니메이션을 생성하기 위한 오픈 소스 프로젝트입니다.
• DeepFaceLab: GANs를 활용한 딥페이크 생성 및 얼굴 교체 도구 모음입니다.
• NVIDIA의 FSGAN: 깊은 학습을 사용한 Few-shot Unsupervised Image-to-Image Translation으로 딥페이크를 생성합니다.

의료 영상:

• fastai Medical Imaging: fastai 기반의 의료 영상 분석 툴킷입니다.
• TensorFlow Medical Imaging: 의료 영상 작업을 위한 TensorFlow 기반 모델입니다.

로봇 공학과 강화 학습:

• Robosuite: 로봇 학습과 제어를 위한 시뮬레이터입니다.
• OpenAI Gym: 강화 학습 알고리즘을 개발하고 비교하기 위한 도구킷입니다.

비디오 분석과 처리:

• DeOldify: 오래된 이미지에 색상을 입히고 복원하는 딥 러닝 기반 프로젝트입니다.
• 이미지 보완: 비디오 편집 및 복원을 위한 딥 러닝 기반 이미지 인페인팅입니다.

스타일 전이와 예술 생성:

• 빠른 스타일 전이: 빠른 스타일 전이 기법의 TensorFlow 기반 구현입니다.
• Neural Style: Torch 기반의 신경망 스타일 전이 구현입니다.

이러한 프로젝트는 다양한 신경망 응용 프로그램을 다루며 학습과 실험에 유용한 자원으로 활용될 수 있습니다. 사용하기 전에 프로젝트 문서와 라이선스를 확인하는 것을 잊지 마세요.

저와 연결하기

소유자: 블라디슬라프 라드첸코

이메일: i@wladradchenko.ru

                             

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