해커에게 전해들은 머신러닝

머신러닝과 딥러닝은 최근에 많은 개발자들에게 큰 관심을 받게 된것 같습니다. 이글은 서점에 있는 입문서를 보는데도 어려움을 느끼는 제 친구들을 위해 시작했습니다. 그러다 한빛미디어 세미나를 위해 조금 확장하여 작성하였습니다. 혹 머신러닝을 잘 아는 분이 이 글을 읽는다면 더 많은 사람들에게 도움이 될 수 있도록 부족한 점이나 잘못된 점을 알려 주시면 감사하겠습니다. 궁금한 점이나 개선할 부분 등 어떤 의견도 환영합니다.

세미나의 동영상이 한빛미디어 사이트에 등록되었습니다. 이 동영상을 수강하시면 제게도 도움이 됩니다. 🙂

가능하면 용어나 수식의 기호는 중용을 선택할 수 있도록 노력했고 수학 이론은 꼭 필요한 것만 다루었습니다. 여러 알고리즘이 있지만 가장 간단한 회귀 분석 부터 뉴럴 네트워크까지 자연스럽게 이어질 수 있도록 했습니다.

이 글에서 사용된 주피터 노트북 코드는 깃허브에서 확인할 수 있습니다. 소스 코드는 scikit-learn 버전 0.18 ,0.18.1 과 텐서플로우 버전 0.10, 0.11 에서 테스트 되었습니다.

그리고 이 글은 OpenAI의 안드레이 카패시(Andrej Karpathy)의 글 ‘해커가 알려주는 뉴럴 네트워크‘에서 일부분 영감을 얻었음을 밝힙니다. 재미있게 읽어 주세요.

 

해커에게 전해들은 머신러닝 #1

  • 머신러닝이란
  • 우리에게 필요한 도구들
  • 머신러닝 알고리즘 분류
  • 당뇨병 데이터
  • 하나의 뉴런
  • 경사하강법
  • 사이킷런에서는
  • 배치, 미니배치
  • 최소제곱법

해커에게 전해들은 머신러닝 #2

  • 테스트 데이터
  • 학습 속도
  • 검증 데이터
  • 정형화
  • 두개의 뉴런
  • 유방암 데이터
  • 로지스틱 회귀 분석
  • 사이킷런에서는

해커에게 전해들은 머신러닝 #3

  • 여러개를 분류하기
  • 소프트맥스
  • 손글씨 숫자 데이터
  • 딥 뉴럴 네트워크
  • 완전 연결 레이어
  • 그래디언트 행렬 계산
  • 완전 연결 뉴럴 네트워크
  • 사이킷런에서는

해커에게 전해들은 머신러닝 #4

  • 콘볼루션
  • 스트라이드, 패딩
  • 렐루
  • 서브샘플링
  • 텐서 크기
  • 콘볼루션 뉴럴 네트워크
  • 학습 결과

해커에게 전해들은 머신러닝”에 대한 7개의 생각

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