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딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝
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딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝
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1. 머신러닝을 위한 표현법
1-1. 머신러닝을 위한 표현법
1-1. 머신러닝을 위한 표현법
시청
1-2. 머신러닝의 수학적 기초
1-2. 머신러닝의 수학적 기초
시청
2. 지도 학습과 Decision Tree
2-1. Decision Tree란 무엇인가?
2-1. Decision Tree란 무엇인가?
시청
2-2. 지도학습의 일반화 성능
2-2. 지도학습의 일반화 성능
시청
3. 확률적 구분기와 Naïve Bayes
3-1. 확률적 구분기의 정의
3-1. 확률적 구분기의 정의
시청
3-2. Naïve Bayes
3-2. Naïve Bayes
시청
4. Non-parametric 구분기와 Ensemble 모델
4-1. Non-parametric 구분기와 k-NN 모델
4-1. Non-parametric 구분기와 k-NN 모델
시청
4-2. Ensemble 모델
4-2. Ensemble 모델
시청
5. Linear Regression 과 Least Square
5-1. Linear Regression
5-1. Linear Regression
시청
5-2. Least Square
5-2. Least Square
시청
6. Linear Classification
6-1. Linear Classification 의 차별점
6-1. Linear Classification 의 차별점
시청
6-2. Linear Classification 의 풀이 방법
6-2. Linear Classification 의 풀이 방법
시청
7. Linear Model 의 한계점과 보완 방법
7-1. Noise-robust 학습 방법론
7-1. Noise-robust 학습 방법론
시청
7-2. Overfitting과 Regularization
7-2. Overfitting과 Regularization
시청
9. Non-linear Data 학습 방법
9-1. Non-linear Data 처리 방법
9-1. Non-linear Data 처리 방법
시청
9-2. Non-linear Data 머신러닝 학습 방법
9-2
시청
10. Unsupervised Learning
10-1. Unsupervised Learning 의 이해
10-1. Unsupervised Learning 의 이해
시청
10-2. K-Means Clustering
10-2. K-Means Clustering
시청
11. Weak- & Semi- Supervision
11-1. Weak-supervision
11-1. Weak-supervision
시청
11-2. Semi-supervision
11-2. Semi-supervision
시청
12. Gradient Descent
12-1. Gradient Descent 기본
12-1. Gradient Descent 기본
시청
12-2. Gradient Descent 심화
12-2. Gradient Descent 심화
시청
13. Deep Neural Network
13-1. Structure of Deep Neural Network
13-1. Structure of Deep Neural Network
시청
13-2. Training of Deep Neural Network
13-2. Training of Deep Neural Network
시청
14. Supervised Learning & Unsupervised Learning with Deep Neural Network
14-1. Supervised Learning with Deep Neural Network
14-1. Supervised Learning with Deep Neural Network
시청
14-2. Unsupervised Learning with Deep Neural Network
14-2. Unsupervised Learning with Deep Neural Network
시청