DataScience
1.케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 CH2
lets keras
2.케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 CH4
lets keras
3.케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 CH5
lets keras
4.케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 CH6
lets keras
5.케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 CH7_작성중
lets keras
6.Coding the matrix_chap1
코딩더매트릭스_1
7.케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 CH8
lets keras
8.케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 CH9
lets keras
9.케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 CH10
lets keras
10.케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 CH11
lets eras
11.케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 CH12
lets keras
12.케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 CH1
lets keras
13.파이토치 딥러닝 마스터_CH1
lets pytorch
14.파이토치 딥러닝 마스터_CH2
lets PyTorch
15.파이토치 딥러닝 마스터_CH3
lets PyTorch
16.파이토치 딥러닝 마스터_CH4
lets PyTorch
17.파이토치 딥러닝 마스터_CH5
lets pytorch
18.파이토치 딥러닝 마스터_CH6
lets pytorch
19.파이토치 딥러닝 마스터_CH7
lets pytorch
20.결정트리(DecisonTree) 알고리즘
the DecisionTree in depth
21.파이토치 딥러닝 마스터_CH8
lets pytorch
22.딥러닝에서의 역전파와 미분
미분의 개념을 역전파 과정 중심으로
23.Kaggle.Simpson 캐릭터 객체탐지_with PyTorch_1
Preprocessing Data for PyTorch Simpsons Character Object Detection Using Kaggle Provided Dataset
24.공기질 샘플 데이터 overview
주어진 샘플 데이터의 시간 간격은 일주일이다. 0.5초 간격마다의 데이터로 약 2만개의 데이터 샘플이다. 특정 실험 공간에서 특정 제품으로 테스트된 데이터로 5개의 피처를 가지고 있다. PM데이터 끼리는 매우 비슷한 개형을 보이고 있었다. 온도와 습도 데이터는 주중에
25.파이토치 딥러닝 마스터_CH9
이번 장에서 목표하는 바는 두가지다. 이후의 챕터에서 다룰 내용의 규모와 범위에 대해 파악하는 것과 이후 챕터에서 필요한 내용을 준비하기 위해 주변 환경을 파악하는 것이다.머신러닝 프로젝트의 현실에서는 예상한 대로 일이 흘러가지 않는 경우가 많다. 따라서 2부(9장~)
26.파이토치 딥러닝 마스터_CH10_작성중
여러 데이터 소스를 통합 데이터셋으로 합치기 9장에서는 개괄적인 목표와 우리가 만들 시스템에서 데이터가 어떻게 흘러갈지에 대한 윤곽을 잡았다. 10장에서는 원본 데이터를 읽어들이고 전처리하는 데이터 로딩 부분에 집중하도록 한다. 우리의 목표는 원본 CT스캔 데이터와 데