본문 바로가기

머신러닝

머신 러닝 야학 진행 중 안녕하세요. 학우 여러분 벌써 중간지점까지 왔습니다. 즐겁게 공부하고 계신가요? 야학이 시작될 때는 공개되지 않았던 수업들이 모두 완성 & 공개되었습니다. 이번에 공개된 수업은 아래와 같습니다. TensorFlow.js 기본 수업 : https://opentutorials.org/course/4628 진도표 : https://yah.ac/tensorflowjs TensorFlow로 하는 이미지 분류 수업 : https://opentutorials.org/module/5268 진도표 : https://yah.ac/tensorflow102 TensorFlow.js 분류 수업 : https://opentutorials.org/course/4642 종강이 얼마 남지 않았습니다. 정상에서 모두 만나요. ^^ 혹시.. 더보기
생활코딩 - 머신러닝야학 생활코딩 - 머신러닝야학 서말 : seomal.com/map/1 Seomal - 서말 seomal.com 라이브 : youtu.be/HUVG4ZnwN5k 머신러닝야학? 머신러닝야학은 혼자서 외롭게 머신러닝을 공부하고 있는 분들을 지원하고, 응원하기 위해서 만들어진 작은 학교입니다. 지금부터 우리는 10일 동안 동영상과 전자책으로 제작된 머신러닝 수업을 공부하면서 머신러닝의 흥미진진한 세계를 탐험할 것입니다. 그 과정에서 현업에서 활동 중인 엔지니어들의 기술지원을 받을 수 있습니다. 같은 목표를 향해서 달려가는 동료를 만날 수도 있습니다. 이 여행이 끝나고 나면 머신러닝이 무엇인지 알게 될 것이고, 머신러닝으로 하고 싶은 것이 생길 것입니다. 다시 말해서 꿈을 갖게 될 것입니다. 우리 학교의 목표는 꿈을 .. 더보기
머신러닝 단기집중과정 머신러닝 단기집중과정 텐서플로우 API 사용 Google의 실용적인 머신러닝 속성 입문 과정 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/?hl=ko 머신러닝 단기집중과정 | Google Developers 실용적인 단기집중식 머신러닝 기초 입문 과정(20시간)입니다. 텐서플로우 실습도 함께 제공됩니다. developers.google.com 더보기
[google] 머신러닝 단기 집중 과정. 머신러닝 단기집중과정 텐서플로우 API 사용 Google의 실용적인 머신러닝 속성 입문 과정 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ 필수사항 머신러닝 단기집중과정에는 머신러닝에 관한 사전 지식이 필요하지 않습니다. 하지만 제시된 개념을 이해하고 실습을 완료하기 위해서는 다음과 같은 필수사항을 충족하는 것이 좋습니다. 기본 대수학 개념 숙지. 변수와 계수, 선형 방정식, 함수의 그래프, 히스토그램을 알고 있어야 합니다. 로그, 미분과 같은 고급 수학적 개념에 익숙하면 유용하지만 꼭 필요하지는 않습니다. 프로그래밍 기본사항 숙지 및 Python을 이용한 코딩 경험. 머신러닝 단기집중과정의 프로그래밍 연습은 텐서플로우를 이용하여Python으.. 더보기
[현장] 구글 ‘텐서플로우’ 개발자가 생각하는 머신러닝이란? [현장] 구글 ‘텐서플로우’ 개발자가 생각하는 머신러닝이란? http://www.bloter.net/archives/254962 – 텐서플로우와 다른 머신러닝 라이브러리와의 차이점은 무엇인가? 비슷한 질문으로 다른 라이브러리가 아닌 텐서플로우를 선택해야 하는 이유는 무엇인가? = 모든 기술을 이용해봐라. 토치, 카페 등 다른 기술들을 다운로드 하는 건 어려운 게 아니다. 다양한 기술을 작은 예제와 함께 일단 사용해보라. 그러면 결국 여러분들의 상황에 적합한 기술을 찾을 수 있을 거다. 텐서플로우가 모든 문제를 해결할 수 있는 만능 기술은 아니다. 텐서플로우의 장점은 구글이 만든 2세대 머신러닝 기술이고, 100여명의 인력이 투여되는 기술이라는 점이다. 그 말은 기술 지원이 활발하고, 오류도 더 빨리 발견.. 더보기
[ML] TensorFlowKR/MLJejuCamp Final Presentation (2017. 07. 27 - 28) [ML] TensorFlowKR/MLJejuCamp Final Presentation (2017. 07. 27 - 28) Eunsoo Park : Multi Agent Self-Driving Simulation in Double Merge ScenarioBingzhe Wu : LR2HR:Single Image Super Resolution via Learnable Perceptual LossJaehyeon Kim: Applying Label Propagation in NMTElliott Wu : Sketch-Guided Text-to-Image GenerationKyuShik Min : Deep Reinforcement Learning based Self Driving Car ControlXihan Li.. 더보기
[ML] Machine Learning Jeju Camp http://mlcampjeju.com/ Machine Learning Jeju Camp http://mlcampjeju.com/ GitHub - https://github.com/TensorFlowKR/MLJejuCamp Call for application for Machine Learning Camp Jeju 2017If you have studied machine learning/deep learning and TensorFlow, you probably want to implement a non-trivial and large-scale system for real use. We invite you to the month-long Machine Learning Camp Jeju 2017, where you can make that dr.. 더보기
[도서구매] 파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 - 웹 크롤링과 스크레이핑부터 머신러닝.딥러닝까지 체계적으로 배우기 파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 - 웹 크롤링과 스크레이핑부터 머신러닝.딥러닝까지 체계적으로 배우기 파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문국내도서저자 : 쿠지라 히코우즈쿠에 / 윤인성역출판 : 위키북스 2017.06.15상세보기 머신러닝의 바탕이 되는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 기반으로 머신러닝을 수행하는 방법을 설명한다. 인터넷에서 데이터를 어떻게 효율적으로 수집하는지 알아보고, 머신러닝을 원활하게 할 수 있게끔 데이터를 가공하는 방법을 살펴보며 더 나아가 가공된 데이터를 이용해 챗봇 제작, 규동 메뉴 이미지 판정, 얼굴 인식 등 머신러닝에 활용하는 과정까지 실질적인 파이썬 예제 코드로 소개하고 있다. 활용할 데이터만 가지고 있다면 자신이 원하는 것을 만들어낼 수 .. 더보기