월간 보관물: 2018 5월

New Coursera Specialization with Google

코세라Coursera에 새로운 전문 과정 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform이 개설되었습니다. 이름에서 알 수 있듯이 구글과 함께 제작한 것 같습니다. 총 다섯 개의 강좌로 이루어져 있으며 구글 클라우드와 텐서플로에 촛점이 맞추어진 머신러닝 강좌입니다. 이상한 것은 개별 강좌에 무료 옵션(Audit)이 없다는 점입니다. 앞으로 모든 전문 과정이 이렇게 되는 것인지는 모르겠지만 상당히 아쉽네요. 😦 시도해 볼 수 있는 것은 7일 무료 체험이고 그 이후에는 한달에 $49를 지불해야 합니다.

앤드류 응 박사가 만든 deeplearning.ai 코스는 개별 강좌로 계속 무료 수강이 가능합니다. 혹시 영어가 부담이 되신다면 반가운 소식이 하나 있습니다.  edwith에서 카이스트 대학 자원봉사 학생들과 함께 이 강좌의 자막을 번역하고 있습니다! 저도 숟가락 얹고 있는데요. 아마 뜨거운 여름이 되면 edwith에서 만나 보실 수 있을 것 같습니다. 당연히 무료입니다. 🙂

(업데이트) Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud 전문과정 중에 첫 번째 강의인 ‘How Google does Machine Learning‘는 무료로 수강이 가능합니다. 강의 등록 버튼을 누르고 중간에 조그만 글씨의 ‘무료 감사’ 링크를 선택하시면 됩니다. 다른 강의도 무료로 제공될지는 아직 확실하지 않네요. 이 정보는 skshin 님이 알려 주셨습니다.

[핸즈온 머신러닝] 업데이트 안내해 드립니다.

핸즈온 머신러닝” 도서의 수정 사항에 대해 안내해 드립니다. 최근 원서 깃허브에 여러가지 내용이 추가 되어서 이를 번역서 깃허브에 반영하였습니다. 본문 내용에 영향이 있는 것은 에러타로 등록하였습니다. 도서를 구매하셨다면 꼭 확인 부탁드립니다. 주요한 변경 사항은 다음과 같습니다.

  • 7장의 연습문제 8, 9번의 답이 추가되었습니다.
  • 16장의 연습문제 8번의 답이 추가되었습니다.
  • 2장 3장에 범주형 변수의 인코딩을 위해 OrdinalEncoder와 OneHotEncoder를 사용하는 예가 추가되었습니다(사이킷런 0.20에 추가될 예정인 CategoricalEncoder가 두 개의 클래스로 리팩토링되었습니다). 그리고 두 클래스를 future_encoders.py 로 분리했습니다.
  • 2장에 신뢰 구간을 구하는 예가 추가되었습니다.
  • 7장에 XGBoost 예가 추가되었습니다.
  • 10장에 tf.contrib.learn 외에 tf.estimator를 사용한 예가 추가되었습니다.
  • 12장에 tf.data 를 사용한 예가 추가되었습니다.
  • 16장에 넘파이 배열을 사용한 재현 메모리 구현 예가 추가되었습니다.
  • tf.examples.tutorials.mnist 가 deprecated 될 예정이므로 Keras에 포함된 MNIST 함수를 사용하도록 바꾸었습니다.
  • 텐서보드를 주피터 노트북에 표현하기 위해 추가했던 코드를 tensorflow_graph_in_jupyter.py 파일로 분리했습니다.
  • 9장에 있던 자동 미분 예를 extra_autodiff.ipynb로 분리했습니다. 이 노트북의 번역을 완료하여 업데이트했습니다.

아직 번역하지 못한 extra 노트북이 여러개 남아 있습니다. 꾸준히 작업하고 있으니 조금만 기다려 주세요. 감사합니다!

머신러닝 Yearning 01~27

앤드류 응Andrew Ng 박사가 쓰고 있던 머신러닝 Yearning이 잠시 업데이트가 없었습니다. 코세라Courseradeeplearning.ai 강좌 때문이었다고 하네요. 강의 개발을 모두 끝내고 나서 다시 드래프트 버전을 업데이트하고 있습니다. 총 55개의 챕터가 쓰여질 예정인데 현재 27개의 챕터가 완료되었습니다. 아직 못 보신 분 들을 위해 지금까지 업데이트된 PDF를 모아서 블로그에 올려 놓았습니다!(다운로드) 🙂

(업데이트) 28~30장이 릴리즈되었습니다!(Ng_MLY05), 31~32장이 릴리즈되었습니다!(Ng_MLY06), 33-35장이 릴리즈되었습니다!(Ng_MLY07), 36-39장이 릴리즈되었습니다!(Ng_MLY08), 40~43장이 릴리즈되었습니다!(Ng_MLY09), 44~46장이 릴리즈되었습니다!(NG_MLY10), 47~49장이 릴리즈되었습니다!(NG_MLY11), 50~52장이 릴리즈되었습니다!(Ng_MLY12)