텐서플로우2와 머신러닝 기초 학습
왕초보! 텐서플로우 2.0 머신러닝 기초 강좌 – 샵투스쿨
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앞 사이트에서 다루는 내용은 다음과 같습니다.
머신러닝과 텐서플로우2.0의 기본
1. 구글 Colaboratory (콜래보래토리)00:05:00
2. #인공지능, #머신러닝, #신경망, #딥뉴럴네트워크 #ai #ml #nn #featured #Label00:05:00
3. 머신러닝의 종류 – supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning00:07:00
4. 텐서(Tensor), 그래프 , 세션(Session)의 저수준 작동 원리00:06:00
5. 코딩, 임포팅, 랭크(Rank)00:08:006. 행렬, reduce 함수,브로드캐스팅00:07:00
7. 텐서플로우 2.0 행렬의 계산 – 곱하기, 더하기, 빼기00:17:00
8. reshape 으로 텐서 형태 변환 하기00:08:00
9. cast 명령어로 데이터 Type 변경하기00:05:00
10. 슬라이싱(slicing) 으로 텐서객체 복사 생성00:08:00
11 . 텐서들 합치기 concat , stack – 0차원, 1차원? 안햇갈리는 axis00:09:00
머신러닝 핵심 알고리즘
12. 타이타닉 생존자를 예측 하자 100:17:00
13. 오늘 하루도 섹쉬하게! 타이타닉 생존자를 예측 하자 200:11:00
14. 타이타닉 생존자를 예측 하자 3 – 입력 함수(input function),batch size, epoch, overfitting ,모델 생성,훈련,예측00:20:00
15. 전설의 붓꽃(iris) 데이터셋 분류 1 Classification (분류), 데이터 전 처리 – 배우면 싹수 옐로우도 될성부른 인재 됨00:13:00
16. 머신러닝 붓꽃(iris)의 품종 분류 2 – DNNClassifier (Deep Neural Network) 모델 사용00:12:00
17. 텐서플로우 Clustering (군집화) – K-평균 클러스터링(K-means Clustering)00:09:00
텐서플로우 2.0 신경망신경망
기초 이론 학습 (텍스트 버전)00:00:00
18. Keras 이용 Fashion MNIST 분류 문제00:19:00
18강 보충 수업 1 train_images = train_images / 255.000:05:00
18강 보충수업 2 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals, unicode_literals00:05:00CNN(Convolutional Neural Network) 이용 컴퓨터 비전 처리
19. 기본이론 – 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)00:18:00
20. 예제 수행. CNN모델 – CIFAR 데이터셋 이용00:11:0021. 데이터 증강- 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)00:03:00
22. 사전 훈련된 모델 사용하기_MobileNet V200:19:00
RNN 을 이용한 자연어 처리
23.자연어 처리란 무엇인가 -Open ai GPT – 3를 예로00:05:00
24.단어 임베딩(Word embeddings)00:07:00
25. imdb 분석 (1/2) 자연어 처리를 위한 직관적 LSTM – RNN을 이용한 텍스트 분류00:07:00
26. imdb 분석 (2/2) 영화 리뷰를 분석하는 인공지능00:08:00
27.자연어 처리-글 쓰는 인공지능? 셰익스피어의 부활- 로미오와 줄리엣 기반 희곡 작가 만들기#1.희곡의 3요소00:06:00
28.자연어 처리- 셰익스피어 부활 프로젝트 #2 – 백만자가 넘는 엄청난 로미오와 줄리엣 한방에 인코딩하기00:10:00
29.자연어 처리-글쓰는 인공지능?셰익스피어의 부활- 로미오와 줄리엣 기반 희곡 작가 만들기#3.훈련데이터 구성00:08:00
30.자연어 처리-로미오와 줄리엣 기반 희곡 작가 만들기#4.LSTM 모델생성과 글쓰기 완성00:09:00
강화 학습
31.강화학습 (Reinforcement Learning) #1_ Q- Learning00:09:00
32.강화학습 (Reinforcement Learning) #2 예제00:19:00
LAB - 머신러닝 사업화 프로젝트를 위한 기본 기술 모듈 수행
33. 이미지 인식 기술 모듈 – YOLO V5 를 이용한 커스튬 이미지 인식00:23:00
34. 데이터 라벨링 지식 모듈 – 도구 MS VoTT (Visual Object Tagging Tool)00:08:00
35. 주가 예측 모듈 – LSTM 모델 이용 테슬라 주가 예측 해보기00:15:00
36. 인공지능 글쓰기 모듈 – 소설, 철학서적 집필00:13:00
37. 예측 업무 모듈 – Facebook Prophet 이용 예언가가 되어보자00:13:00
38. 인공지능 샤워 모듈 – 개인화된 추천 시스템 만들어 보기 (ft.kaggle)00:15:00
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