[Do it ! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문] 2장 최소한의 도구로 딥러닝을 시작합니다
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Learning-Log/Computer Science
02 최소한의 도구로 딥러닝을 시작합니다 02-1 구글 코랩을 소개합니다 colab : 구글이 제공하는 주피터 노트북 Ctrl + M,D : 셀 삭제 Shift + Enter : 실행 후 다음 셀 이동 Ctrl + Enter : 실행 Alt + Enter : 실행 후 아래에 새로운 셀 삽입 및 새로운 셀로 이동 Ctrl + M,H : 단축키 설정 Ctrl + Shift + P : 명령 팔레트 02-2 딥러닝을 위한 도구들을 알아봅시다 NumPy NumPy : 파이썬 패키지 2차원 배열 : 행렬 넘파이 array : 아래처럼 numpy.ndarray 타입은 print시 별다른 설정 없이도 행렬을 보기좋게 구현해준다. import numpy as np my_arr = np.array([[10, 20, 30]..
[Do it ! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문] 1장 딥러닝을 소개합니다
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Learning-Log/Computer Science
01 딥러닝을 소개합니다 01-1 인공지능을 소개합니다 Artificial Intelligence Strong AI Weak AI 01-2 머신러닝을 소개합니다 기계학습(Machine Learning) 학습(훈련) : 데이터의 규칙을 컴퓨터 스스로 찾아내고 수정하는 과정 규칙 : 수식(모델)에서의 가중치와 절편 모델 : 학습을 통해 만들어진 프로그램(수식) 그 자체. 머신러닝의 수학적 표현. 모델은 새로운 입력에 대한 예측(타겟)을 만들어 낸다. 손실함수 : 타겟값과 예측값의 차이를 계산하는 함수. 최적화 알고리즘 : 손실 함수의 최솟값을 효율적으로 찾는 방법론. 지도학습(supervised learning) : 훈련데이터(입력과 타겟)를 통해 모델을 훈련시키는 과정 > 정형 데이터에 유효 비지도학습(u..