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Andrew Ng의 머신러닝 강좌의 Python 코드 버전

머신러닝을 배우기 위해 온라인 강의 중 어떤게 좋은가요 라고 물어보면 열명이면 열명 모두 Andrew Ng머신러닝 강좌를 추천할 것이라는 데 의심의 여지가 없습니다. 이 강좌는 작년부터 self-paced로 제공되고 있어서 시간이 없어 매주 분량을 쫒아가기 힘든 분들에게도 마감시간에 구애 받지 않고 천천히 학습할 수 있도록 하고 있습니다.

이 강의의 단점(?)이라고 하면 강의와 숙제가 Matlab의 오픈소스 클론인 Octave로 진행된다는 점 입니다. Octave가 시작하기 어려운 언어는 아니기에 큰 장벽이 되지는 않지만 Octave를 배워서 학교나 회사에서 사용할 수 있는 가능성은 희박합니다.

David Kaleko는 Andrew Ng의 머신러닝 강좌의 모든 숙제를 Python으로 재 작성하여 깃허브에 공유하였습니다. Octave에 어려움을 겪으시는 분들은 Python 버전이 도움이 되실 것 같습니다.

What’s Next in Deep Learning

2015년 3월에 열린 GPU Technology Conference 에서 바이두(Baidu)의 앤드류 응(Andrew Ng) 박사의 발표입니다. 시간이 좀 지났지만 여전히 훌륭한 인사이트를 전달해 주고 있습니다.

http://www.ustream.tv/recorded/60113824

이 발표에서 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network)의 큰 세가지 분야 이미지(Image), 스피치(Speech), 비해비어(Behavior) 에 대해 바이두의 연구 성과를 보여주고 있습니다. 주로 딥러닝의 주요 분야인 이미지와 음성 인식에 대해 많은 시간을 할애 하고 있습니다. 아래는 주요한 프리젠테이션 스샷입니다.

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