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사회적 가치를 실현하는 프로그래머
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[HUFSTUDY] 협업 필터링

\+) 코드잇 강의 바로가기본 정리내용은 코드잇 강의를 공부하며 함께 정리한 내용입니다! 더 정확하고 자세한 내용을 공부하기 위해서는 "코드잇 머신러닝 실전 강의를 참고해주세요!" \- 협업필터링이란? 협업필터링이란 유저들의 데이터가 유사하다는 전제하에 하는 학습 방

6일 전
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[HUFSTUDY] 내용 기반 추천 알고리즘

\+) 코드잇 강의 바로가기본 정리내용은 코드잇 강의를 공부하며 함께 정리한 내용입니다! 더 정확하고 자세한 내용을 공부하기 위해서는 "코드잇 머신러닝 실전 강의를 참고해주세요!"내용 기반 추천 알고리즘은 데이터의 속성을 독립변수로, 그리고 평점이나 구매여부와 같은 것

6일 전
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[HUFSTUDY] 추천시스템

\+) 코드잇 강의 바로가기본 정리내용은 코드잇 강의를 공부하며 함께 정리한 내용입니다! 더 정확하고 자세한 내용을 공부하기 위해서는 "코드잇 머신러닝 실전 강의를 참고해주세요!"참고 : 코드잇 머신러닝 실전 강의 추천 시스템이란 사용자가 좋아할 법한 아이템, 사이트

6일 전
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[HUFS RL] 강화학습 : Reinforcement Learning: DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)

\-) 논문 살펴 보기 기존 Q-learning을 신경망을 이용해서 개선한 모델단점 : Discrete한 경우 밖에 적용이 되지 않음 => 보안한 방식이 DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient\+) 네이쳐지 참고하기Actor와 Criti

2022년 3월 16일
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[HUFS RL] 강화학습 : Reinforcement Learning: PPO (Proximal Policy Optimization)

강화학습 정의 : 주어진 환경(environment)에서 에이전트(Agent)가 최대 보상(Reward)를 받을 수 있는 활동(Action)을 할 수 있도록 Policy를 학습하는 것! 환경(Environemt) : 에이전트가 액션을 취하는 환경을 말합니다. 슈퍼마리

2022년 3월 9일
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[HUFS RL] 강화학습 : Reinforcement Learning: TRPO (Trust Region Policy Algorithm )

강화학습 정의 : 주어진 환경(environment)에서 에이전트(Agent)가 최대 보상(Reward)를 받을 수 있는 활동(Action)을 할 수 있도록 Policy를 학습하는 것! 환경(Environemt) : 에이전트가 액션을 취하는 환경을 말합니다. 슈퍼마리

2022년 3월 2일
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[HUFS RL] 강화학습 : Reinforcement Learning: Policy Gradient (REINFORCEMENT)

강화학습 정의 : 주어진 환경(environment)에서 에이전트(Agent)가 최대 보상(Reward)를 받을 수 있는 활동(Action)을 할 수 있도록 Policy를 학습하는 것! 환경(Environemt) : 에이전트가 액션을 취하는 환경을 말합니다. 슈퍼마리

2022년 2월 23일
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[HUFS RL] 강화학습 : Reinforcement Learning: Q- Learning

Q-Learning Q learning이란 : Q -learning이란 벨만 방정식을 이용하여 미래가치를 예상하여 action을 정하는 방법으로 Model-Free Reinforcement Learning의 한 종류입니다. 벨만 방정식, Q-Table 그리고 Expl

2022년 2월 16일
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[HUFS RL] 강화학습 : Reinforcement Learning Introduction

강화학습 안녕하세요~ Velog를 통해 공부하시는 여러분! 오늘은 여러분들에게 강화학습에 대해서 소개해드리려고 합니다~! 정의 여러분 알파고를 기억하시나요?! 알파고는 '이세돌'에게 유일하게 패배한 73승 1패의 전적을 가지고 있는 인공지능입니다. > 강화학습

2022년 2월 9일
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Stanford University CS231n - Lecture 4 :: Backpropagation and Neural Networks

Review Last lecture (Lecture 3) 모델을 분류하는 방법 1) scores function : w와 x의 값으로 노드의 score 값을 연산 2) SVM loss : score function을 통해서 각 값이 얼마나 특정 클래스에 대해 적합한

2021년 11월 11일
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Stanford University CS231n - Lecture 3 :: Loss Functions and Optimization

강의를 들어가기 전에 Assignment 본강의의 숙제를 확인해볼 수 있음. 채점은 불가능하나 어떤 부분을 중점적으로 점수를 매기는지에 대해서 체크가능Piazza에서 프로젝트 진행가능Google Cloud credit : 학교 구글 클라우드 계정 활용해서 과제를 해보기

2021년 11월 4일
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Stanford University CS231n - Lecture 2 :: Image Classification

Last Lecture : Talked about Computer Vision, History, outline of the class Image Classification > Lecture Topic : Computer vision, Image Classificat

2021년 10월 28일
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Stanford University CS231n - Lecture 1 :: Introduction

본 Velog는 Stanford CS231n 강의와 강의자료를 통해 공부하고 정리를 한 내용입니다. 이 강의에서의 CS231n은 Computer vision에 관한것이라고 볼 수 있음Computer Vision : Study of Visual DataVisual Dat

2021년 10월 5일
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모두를 위한 딥러닝 2:: 11-6 PackedSequence

예시 : 자연어처리, NLP에 쓰이는 텍스트 data, audio data, video data emd길이가 미정인 데이터가 많음, 가장 긴 서킷 즉, short circuit이라는 문장의 길이에 맞춰 나머지 data의 뒷부분을 pad라는 token으로 채워넣는 방법장

2021년 8월 23일
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모두를 위한 딥러닝 시즌 2:: Lab-11-5 RNN seq2seq

Seq2Seq가 잘 적용되는 예 : chatbot, 번역다음과 같은 상황에서는 잘 대답할 수 있을까? 대부분의 모델은 단어가 입력됨에 동시에 다음단어를 예측해서 출력됨으로 긍정-부정으로 이어지는 문장같은 경우 예측해서 대답하기가 쉽지 않음. 이러한 경우 seq2seq모

2021년 8월 23일
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모두를 위한 딥러닝 2:: Lab-11-4 RNN timeseries

Time Series Data란? 시계열 데이터라고 불리며, 일정한 시간 간격으로 배치된 데이터를 말한다. 대표적인 예로는 주가 데이터를 예로 들 수 있다.사용할 데이터 : 구글 주가 데이터이 모델은 7일간의 주가데이터를 이용해 8일차의 주가데이터를 예측하는 모델을 전

2021년 8월 23일
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모두를 위한 딥러닝 2:: Long Sequence

hihello/charseq과 다른점 : input문장이 길어 특정 size로 잘라서 사용함. 조각조각 데이터를 만드는 것이다. Ex) 한칸씩(character씩) 움직이면서 10칸씩 잘라냄

2021년 8월 23일
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모두를 위한 딥러닝 2 :: Lab-11-2 RNN hihello and charseq

hihello를 예측하는 모델을 만들려고 함. 하나의 알파벳이 주어질 때 다음 문자를 예측할 수 있도록 하는 RNN 모델을 만들려고 함.벡터의 하나의 축에서만 1로 표현되고 나머지부분은 0으로 표현되는 방식으로 벡터의 차원의 수는 알파벳의 종류이다. 입력할때는 출력될

2021년 8월 23일
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모두를 위한 딥러닝 2 :: RNN 11 -1 Basics

PyTorch에서 RNN은 크게 두줄을 통해 한셀을 정의해줄 수 있음.첫번째 줄 = torch.nn.RNN() 을 이용해서 inputsize와 hiddensize을 선언해줌. cell을 정의 해주는 문장이라고 생각하면됨. 두번째 줄 = A라는 function에 inpu

2021년 8월 23일
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모두를 위한 딥러닝 2 :: RNN intro

Sequential Data를 처리하기 위해 도입됨. 기존에는 Position index를 이용해서 순서를 분류해서 NN을 만들어서 데이터를 학습했었음. 하지만 사람의 언어와 같이 모델을 파악하는데에는 쉽지 않은 모델이었음. 하지만 RNN은 사람의 언어, 자연어와 같은

2021년 8월 23일
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