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서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝(Deep Learning with Python) 저자 프랑소와 숄레 출간 2018.10.22. 도서 29,700원 살며 사랑하며 배우며 저자 레오 버스카글리아 출간 2018.1.23. 도서 12,420원 e북 8,730원 Principles of Language Learning and Teaching 저자 Brown H. Do... 출간 2006.5.1. 도서 30,600원 Action Learning and Action Research : Improving the Quality of Teaching... 저자 Kember David 출간 도서 67,540원 러닝 안드로이드 스튜디오(Learning Series)(Learning Series) 저자 후카세 요시마사 출간 2015.12.28. 도서 18,000원 Collins Easy Learning German - Easy Learning German Grammar 저자 Collins Dic... 출간 2016.4.7. 도서 13,340원 Collins Easy Learning Spanish - Easy Learning Spanish Grammar 저자 Collins Dic... 출간 2016.4.7. 도서 10,880원 Collins Easy Learning English - Easy Learning English Conversation 저자 Collins Dic... 출간 2015.6.1. 도서 13,200원 Collins Easy Learning English - Easy Learning English Conver 저자 Harper Coll... 출간 2015.12.8. 도서 13,200원 Machine Learning with MATLAB. Superivised Learning and Regression 저자 Createspace... 출간 2017.4.14. 도서 33,080원 더보기 (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.
청랑 도서 분야 크리에이터 What is CheongRang Learning Coaching? CheongRang Learning Coaching CheongRang Learning Coaching utilizes the CheongRang A.I algorithm to suggest study methods and habits that are tailored to the individual's personal tendencies, learning level, and goals. Additionally, it offers a premium online service that provides comprehensive... 미래교육 jadewolves 청랑 청랑학습코칭 성인학습코칭 학생학습코칭 learningcoaching 2024.05.23 블로그 검색 더보기 namu.wiki Kids Learning Tube - 나무위키 미국의 키즈 크리에이터 채널, Kids Learning Tube라는 이 채널은 세계 각국과 지역에다가 얼굴을 넣어서 잘 표현하여, 세계지도를 재미있게 공부하는 내용과 그 외에도 태양계의 내용과 우리 신체의 내용을 동영상으로 가르치는 채널이 특징이다. 국적 미국 거주지 미국 뉴햄프셔 구독자수 201만명 개요 영상 다른 채널 재생목록 여담 2024.03.17 웹문서 검색 더보기 청담어학원/I-Learning - 나무위키 Baldi's Basics in Education and Learning - 나무위키 iy322.tistory.com In Young Self Supervise Learning(SSL) 11 본 내용은 Self Supervised Learning(SSL) 방법론에 대한 글입니다. 1. Self-Supervised Learning(SSL) ※ Self-Supervised Learning(SSL)의 참고자료 ▶ Self-Supervised Learning(SSL)이란? Self-Supervised Learning은 representation learning의 일종으로 unlabeled dataset으로부터 좋은 data representation을... SSL self supervised learning contrastive learning 2024.05.14 kjwony.tistory.com 일단 시작하는 [RL] Introduction to Reinforcement Learning 35 랩의 강화학습 영상을 함께 보았다. 그래서 앞으로 RL 블로그 포스팅은 강의를 들으면서 정리한 내용을 작성하려고 한다. 1. 목차 2. About Reinforcement Learning RL은 대략 이런 위치를 가지고 있다. Characteristics of Reinforcement Learning 강화학습은 supervisor가 없고 reward signal만 존재 답을 알려주는... RL Reinforcement Learning 강화학습 david silver 2024.04.30 h-factory.tistory.com ... Machine Learning 3 로지스틱 회귀 확률 계산 예제) 한밤중에 개가 짖는 확률 예측 확률 : p(bark | night) 로지스터 회귀 모델이 p(bark | night) = 0.05를 예측하면 강아지는 1년 이상 약 18번 깨어있다. startled = p(bark | night) * nights = 0.05 * 365 = 18 대부분 로지스터 회귀 출력을 이진 분류 문제에 해결책으로 매핑한다.이 경우 목표는 가능한 두 라벨 중 하나(스팸/스팸아닌)이며 모듈은 여기에 중점을 둔다. 1. 시그모이드 함수 로지스틱 회귀 모델이 항상 0 분류 기준점 로지스틱 회귀 : 확률 반환→ 반환될 확률을 사용하거나 바이너리 값으로 변환 로지스틱 회귀 값을 이진 카테고리에 매핑하려면 분류 임계값(결정 임곗값)을 정의해야 한다.→ 이 값을 초과하는 값은 스팸, 아래 값은 스팸아님을 나타낸다. 분류: 참/거짓, 양성/음성 분류 모델을 평가하는 데 사용할 측정 항목의 기본 구성요소 정의 포지티브/네거티브 클래스를 정의하면 4가지 가능한 결과를 보여주는 2x2 혼동행렬을 생성하게 되고 모델을 요약할 수 있다. 참양성 : 모델이 포지티브 클래스를 정확하게 예측하는 결과 참... 정규화: 희소성 L1 정규화 희소벡터를 특성 교차로 생성하면 더 많은 차원이 발생한다. 하지만 엄청난 양의 RAM이 필요하게 된다. 가능한 고차원 희소 벡터에서는 가중치가 정확히 0으로 떨어지도록 유도하는 것이 좋다. 가중치가 정확히 0이면 모델에서 해당 특성을 삭제한다. 특성을 제로 아웃하면 RAM이 절약되고 모델의 노이즈가 줄어든다. L1 정규화 L0에 대한 근사치 역할을 하지만 볼록하기 때문에 계산하기에는 효율적이다. L1 정규화를 사용하여 모델에서 유용하지 않은 많은 계수를 정확히 0이 되도록 유도하여 RAM을 절약할 수 있도록 한다. L1 신경망 신경망 구조 1. 비선형 분류 모델 비선형은 모델의 모델을 사용하여 라벨을 정확하게 맞출 수 없음을 의미한다. * 특성 교차 : 비선형 문제를 모델링할 수 있는 접근 방식 2. 더 어려운 비선형 분류 문제 2번의 데이터 세트는 선형 모델로 해결할 수 없다. 신경망이 비선형 문제를 해결하는 데 어떤 도움이 될 수 있는지 알아보기 위해 선형 모델을 그래프로 표현해본다. 3. 선형 모델로서 그래프 파란색 원 : 입력 특성녹색 원 : 입력의 가중치 합계 > 비선형 문제를 처리하는 기능을 개선하기 위해 모델을 어떻게 변형시킬까? 히든 레이 신경망 학습 역전파 : 신경망의 가장 일반적인 학습 알고리즘 권장사항 실패 사례 경사소실 : 하위 레이어의 경사가 매우 작아짐 0으로 소실되면 학습 속도가 매우 느려지거나 전혀 학습되지 않음 > ReLU 활성화 함수를 통해 경사 소실 방지 그라데이션 발산 : 네트워크의 가중치가 크면 하위 레이어의 경사에 많은 큰 항의 곱이 포함됨 경사가 너무 커지면 수렴되지 않음 > 배치 정규화는 학습률을 낮추며 경사 발산을 방지하는 데 도움이 됨 불량 ReLU 유닛 : ReLU 유닛의 가중 합계가 0 미만으로 떨어지면 ReLU 유닛이 고착될 수 있음 경사 소 다중 클래스 신경망 * 현실에서 발생하는 멀티클래스 문제에서는 수백만 개의 클래스 중 하나를 선택해야 한다. 거의 모든 것을 식별할 수 있는 다중 클래스 분류 모델에 대해 생각해본다. 1 vs 모든 신경망 1:N 이진 분류 활용 방법 제공 가능한 각 결과에 하나씩 N개의 이진 분류자를 제공 학습 중에 모델은 일련의 이진 분류자를 통해 실행되며 각 분류기를 학습하여 별도의 분류 질문에 답한다. 장점 : 클래스 수가 작을 때 합리적 단점 : 클래스 수가 늘어나면 비효율적 각 출력 노드가 다른 클래스를 나타내는 심층 신경망을 사용하여 훨씬 효율적인 1 임베딩 임베딩 고차원 벡터를 변환할 수 있는 비교적 저차원의 공간 단어를 나타내는 희소 벡터와 같은 큰 입력에 대해 더 쉽게 머신러닝을 수행할 수 있다. 의미론적으로 유사한 입력을 임베딩 공간에 가깝게 배치하여 입력의 일부 시맨틱을 캡쳐한다. 임베딩을 학습하고 여러 모델에서 재사용할 수 있다. 협업 필터링의 동기 협업 필터링 : 다른 여러 사용자의 관심분야를 기반으로 특정 사용자의 관심분야를 예측하는 작업 예제) 50만 명의 사용자와 각 사용자가 본 영화 목록이 있을 때, 사용자에게 영화를 추천해준다. 어떤 영화가 서로... 35 확률 계산 예제) 한밤중에 개가 짖는 확률 예측 확률 : p(bark | night) 로지스터 회귀 모델이 p(bark | night) = 0.05를 예측하면 강아지는 1년 이상 약 18번 깨어있다. startled = p(bark | night) * nights = 0.05 * 365 = 18 대부분 로지스터 회귀 출력을 이진 분류 문제에 해결책으로 매핑한다.이 경우 목표는 가능한 두 라벨 중 하나(스팸/스팸아닌)이며 모듈은 여기에 중점을 둔다. 1. 시그모이드 함수 로지스틱 회귀 모델이 항상 0 2024.05.28 Machine Learning 2 Machine Learning 1 (~학습 및 테스트 세트) 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 조우성 변호사 인문・교양 분야 크리에이터 (42) Machine Learning vs Deep [문돌이의 AI] (42) Machine Learning vs Deep Learning ▷ 머신러닝(ML)이 뭔교? 넷플릭스가 '기묘한 이야기'를 연달아 본 당신에게 '위쳐'를 추천하는 방식이 어떻게 가능할까? 그 해답은 머신러닝(ML)에 있다. 머신러닝은 목표에 도달하기 위해 행동을 유도하고 경험에서 배우는 똑똑한 알고리즘이다. 머신러닝은... 머신러닝 2023.12.30 브런치스토리 검색 더보기 van-liebling.tistory.com van Liebling [Supervised Learning] Regularization 4 시스템을 분류하는 또다른 방법은 입력 데이터의 stream으로부터 점진적으로 학습할 수 있는지의 여부에 따라 batch learning와 online learning으로 구분하는 것이다. Batch Learning batch learning에서는 시스템이 점진적으로 학습할 수 없다. 가용한 데이터를 모두 사용해서 훈련해야 하며 일반적으로 많은 시간과... 인공지능 Ai Boosting Ensemble overfitting Regularization dropout Underfitting bagging drop-connect 2024.05.08 티스토리 검색 더보기 story.kakao.com 부산광역시 부산광역시 - 카카오스토리 to air! Join with Kim Jo-han, Boogi, Campbell Asia, and Shin Min-soo and vibe your way home learning flavorful English expressions! [Busan English Broadcasting 'All-Star English'] On air from Feb... 2024.02.19 카카오스토리 검색 더보기 인문・교양 크리에이터 보기
와배우겠노 Learning 개요 한국 드라마 10분 감독 하샛별 줄거리 엄마의 일상은 늘 분주하다. 일하고, 집안일을 하고, 자식들에게 보낼 반찬을 포장하고. 그 와중에도 엄마는 늘 무언가를 배운다. 엄마에게 '배운다는 것'에 대해 물으면 '먹고 살려고!!'라고 말하지만 그것이 전부는 아닌 것 같다. 정말로 엄마는 왜 배우는 것일까? (2012년 13회 전주국제영화제) 다른 사이트 더보기 다음영화 정보 제공 안내 Kakao가 운영하는 영화 서비스 입니다.
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