머신러닝 & 딥러닝 공부 썸네일형 리스트형 [Tensorflow dev 자격증] Introduction to Computer Vision github.com/jonhyuk0922/Tensorflow-Dev/blob/main/Course1_2_Introduction_to_Computer_Vision.ipynb jonhyuk0922/Tensorflow-Dev Study and Review for Tensorflow Developer Certificate (coursera , DeeplearningAI) - jonhyuk0922/Tensorflow-Dev github.com 안녕하세요 27년차 진로탐색꾼 조녁입니다! 오늘은 텐서플로우 자격증 과정 첫번째 강좌인 'Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning' 2주차 강의(Int.. 더보기 [Tensorflow dev 자격증] A New Programming Paradigm github.com/jonhyuk0922/Tensorflow-Dev/blob/main/Course1_1_A_New_Programming_Paradigm.ipynb jonhyuk0922/Tensorflow-Dev Study and Review for Tensorflow Developer Certificate (coursera , DeeplearningAI) - jonhyuk0922/Tensorflow-Dev github.com 안녕하세요 27년차 진로탐색꾼 조녁입니다! 오늘은 텐서플로우 자격증 과정 첫번째 강좌인 'Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning' 1주차 강의(A New Pr.. 더보기 [Tensorflow dev 자격증] 자격증 소개 및 취득 방법 안녕하세요! 27년차 진로탐색꾼 조녁입니다! 2월달 목표로 구글에서 공인하는 Tensorflow 개발자 자격증을 취득하고자 합니다. 위 과정은 아래 사이트에서 신청 및 취득과정을 확인하실 수 있는데요. 궁금하신 점은 댓글로 문의 주세요! www.tensorflow.org/certificate TensorFlow 개발자 인증서를 받으세요 - TensorFlow TensorFlow 인증 프로그램을 통과함으로써 TensorFlow를 활용하여 딥러닝 및 머신러닝(ML) 문제를 해결할 수 있는 능력을 입증하세요. www.tensorflow.org 위 자격증은 100달러의 신청비용이 들어가며 , pycharm 환경에서 tensorflow dev test 환경을 다운받아서 자격증 시험을 진행하게 됩니다. 시험시간은 .. 더보기 나를 위한 딥러닝 용어정리 [딥러닝] - 텐서(Tensor) : 수학적인 개념으로 데이터의 배열이라고 할 수 있다. - MLP : 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)이다. - DNN : 심층 신경망(Deep Neural Network) 로 입력층(Input layer)과 출력층(output layer) 사이에 여러 개의 은닉층(hidden layer)들로 이뤄진 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)이다. -Sequential: 신경망에서 계층의 순서를 정의합니다. -Flatten: 정사각셩을 1차원 세트로 바꾼다. 주로 첫줄에서 이미지 따위를 변환할 때 쓰인다. -Relu : X> 0 일때는 X를 반환하고 그렇지 않으면 0을 반환합니다. 현재 가장 많이 쓰이는 활성화 .. 더보기 나를 위한 머신러닝 용어정리 [머신러닝] - 인공지능 : 학습, 문제 해결, 패턴 인식 등 인지 문제를 해결하는 컴퓨터 공학 분야로 1943년 처음으로 개념이 태동했다. - 머신러닝 : 인공지능을 구현하는 기존방식(:코드로 수행 방법 명시)과 달리 대량의 데이터로부터 학습하고 , 학습 된 모델을 통해 예측/판단 -지도학습(Supervised Learning) : 라벨이 붙은 데이터를 학습한 후 신규 데이터에 라벨을 붙임 eg) 분류 : 이미지 분류 , 회귀 : 가격 예측 -비지도학습(Unsupervised Learning) : 라벨이 없는 데이터 들에서 패턴을 찾음 eg) 연관 규칙 : 유사 단어 클러스터링, 군집 : 유사 이미지 클러스터링 -강화학습(Reinforcement Learning) : 피드백 또는 보상을 통하여 학습을 .. 더보기 [머신러닝]sklearn 활용해서 Iris(붓꽃) 분류 모델 구현 안녕하세요~ 27년차 진로탐색꾼 조녁입니다! 오늘은 눈이 와서 날이 춥네요! 다들 빙판길 조심하세요~ 오늘은 가장 많이 사용되는 파이썬 머신러닝 라이브러리인 sklearn(사이킷런)을 이용해서 간단한 붗꽃 분류 모델을 구현해보겠습니다! 특별히 의사 결정 트리를 이용해서 모델을 구현해보겠습니다! 우선 머신러닝을 공부할 때 중요한 건 내가 어떤 방식으로 모델을 구현하는 지 익숙해 지는 것이므로 단계를 나눠서 주석처리 해주는 것이 중요합니다! [Decision Tree(의사 결정 트리)를 이용하여 Iris 품종 분류 모델 구현] 1.Import Libraries import sklearn print(sklearn.__version__) #내가 사용하는 sklearn의 버전을 확인해준다. 저는 colab not.. 더보기 이전 1 2 3 4 5 다음
