TensforFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입분(인강)

인공지능(Artifical Intelligence): 컴퓨터가 인간과 같이 생각할 수 있도록 만드는 기업을 연구하는 학문머신러닝(Machine Learning): 데이터에 기반한 학습을 통해 인공지능을 구현하는 기법들을 지칭합니다.머신러닝의 정의 : 명시적인 프로그래밍

TensorFlow: 구글 에서 개발하여 공개한 딥러닝/머신러닝을 위한 오픈소스 라이브러리, C++,JAVA,GO등 다양한 언어를 지원하지만 기본적으로 파이썬 Python환경에 최적화 되어 있습니다.페이스북이 주도적으로 개발하여 공개한 Lua언어용 딥러닝 라이브러리 토

선형 회귀 모델: 선형 함수를 이용해서 회귀를 수행하는 기법선형 회귀 함수는 학습하고자 하는 가설 Hypothesis h(0)을 아래와 같은 선형함수 형태로 표현$$y= Wx + b$$이때 x와 y는 데이터로 부터 주어지는 인풋 데이터, 타겟데이터이고, W와 b는 파라

인공신경망(Artificial Neural Newworks, ANN) 등장 배경인간의 뇌에 대한 연구가 발전하면서 인간의 뇌는 여러 개의 신경세포(뉴런)가 서로 연결어 있고, 이들이 병렬적으로 연산을 진행하면서 정보를 처리한다는 사실이 발견되었습니다. 좀 더 정확히 사

오토인코드의 개념대표적인 비지도 학습을 위한 인공신경망 구조 중 하나비지도 학습: 데이터의 숨겨진 구조를 발견하는 것이 목표출력층Output Layer의 노드 개수와 입력층 Input Layer의 노드 개수가 동일한 구조의 인공신경망.오토인코드의 출력은 원본 데이터를

컴퓨터가 바라보는 이미지 = Pixel Intensity Matrix영상인식(Image Recognition)의 어려운 점들(Challenges)밝기변화(Illuminaition)영상 인식(Image Recognition)의 어려운 점들(Challenges)변형(Def

시계열 데이터를 다루기에 최적화된 인공신경망시계열 데이터: 시간축을 중심으로 현재 시간의 데이터가 앞, 뒤 시간의 데이터와 연관 관꼐를 가지고 있는 데이트를 의미ex) 주식 가격, 파형으로 표현되는 음성데이터, 앞뒤 문맥을 가진 단어들의 집합으로 표현되는 자연어 데이터