coursera 중선형 회귀, 스케일링, 다항식 회귀, 정규 방정식 최근 수학을 다시 시작하고 문득 기계 학습이 어떤 구조인지 알고 싶어지고 Coursera에서 스탠포드 대학이 제공하고 있는 기계 학습 강좌를 받고 있다. 제6주까지 끝났기 때문에 기억하면서 가볍게 정리한다. 전회의 단선형 회귀에서는 단일의 변수 밖에 취급하지 않았지만, 이번의 중선형 회귀에서는 다변수를 취급한다. 지난번과 달리 입력 변수 $x$를 몇 개라도 가질 수 있다. 가설 함수 - Hy... DeepLearningcoursera심층 학습MachineLearning기계 학습 Coursera Deep Learning Specialization 코스를 수강하고 마무리 2018년 1월부터 3월의 약 2개월간에 을 수료했습니다. 수강 2개월간을 되돌아보고 싶습니다. Coursera에서는 테스트나 퀴즈를 일정한 기준으로 통과하면 수료증이 발행됩니다. 상기 수료증은 5코스 모두 수강하면 발행됩니다. 이 수료증은 대학에 의해 수료되었음을 보증합니다. 또, 이력서에 기재할 수 있으므로 취직이나 전직에 유리하게 일합니다, 기쁘네요. 아침 통근 도중에서의 학습, 귀가 ... coursera파이썬딥러닝DeepLearning Angirls Take Join이 Andrew Ng와 유사한지 확인 텔레비전을 보다가 갑자기 닮았다고 생각해서 검증해 봤어요. Andrew Ng 전중탁지 Source: Source: TV 화면 촬영 Andrew Ng 씨의 Deep Learning 강의 1개 를 이용하여 처리된 얼굴 인식 프로그램입니다.4주차 과제에는 얼굴인식 시스템 제작으로 지정된 사람에게 이미지를 사용할 수 있는지 여부를 판정하는 함수verify가 설치돼 있어 인터넷에서 수집한 밭의 이미지... DeepLearningcourseraConvolutionalNeuralNetworksPython Coursera Deep Learning Course4: Art Generation with Neural Style Transfer 이 그림은 CNN의 각 층이 어떤 이미지를 생성했는지 보여 준다.그림의 윗부분은 스타일 이미지이고 아랫부분은 내용 이미지입니다. 이는 CNN 자체가 이미지를 분류하기 위해 훈련했기 때문에 심층 분류에 들어가면서 분류할 때 중요한 내용을 남겼고 이와 큰 관련이 없는 스타일 등 정보도 떨어진다.내용과 스타일을 분리할 수 있다는 얘기다. Neural Style Transfer는 이 성질을 이용하여... DeepLearningcourseraneuralstyle 범인들은 coursera의 기계 학습 과정을 받아 보았다 만약 전혀 모른다면 이 책이나 만화에서 읽을 수 있는 책을 미리 읽어보는 것이 좋다.저는요, 선형 대수와 벡터와 행렬의 인상이 연결되지 않아서(지금은 언어화도 어려워서) 살짝 읽어봤어요.나는 같은 수준의 사람이 참고할 수 있다고 생각한다. 이 과정은 입문 과정이지만 기계 학습을 처음 접하는 것이라면 입문서부터 읽고 인터넷 기사를 읽는 것이 좋다.아뇨, 입문 내용 수준이 높을 생각은 없지만 영... Octavecoursera기계 학습 Coursera Machine Learning Week 10에서 대량의 데이터를 처리하는 Tips 4개 배우기 Stochastic Gradient Descent와 Mini-Batch Gradient Descent는 Week1에서 배운 Gradient Descent(Batch Gradient Descent)를 대량으로 데이터 처리를 개량했다. Stochastic Gradient Descent(확률의 최급 하강법)는 모든 데이터에서 한 번에 모델을 만드는 Batch Gradient Descent를 대상으... coursera기계 학습 Coursera Machine Learning(11): 사진의 광학 문자 인식(Photo OCR) 사람이라면 한순간에 할 수 있지만 기계로 하면 처리를 여러 공정(Pipeline)으로 나눠 각각 필요한 머신러닝 알고리즘을 사용한다.이번 상황은 아래의 파이프라인이다. 문자를 포함하는 이미지 ($y=1$) 와 문자를 포함하지 않는 이미지 ($y=0$) 를 대량으로 준비하여 알고리즘을 학습하게 합니다.라벨이 달린 데이터 분류여서 교사가 학습(Supervised Learning)한다. (Andr... PhotoOCRcoursera기계 학습천장 분석 Coursera Machine Learning(9): 예외 감지(Abnomaly Detection), 레거시 시스템(Recommerder System) 알고리즘은 다음과 같다.이상 값이 있을 수 있는 데이터 $x$에 대해 설명 변수는 $j=1...가정하다 3: 예외가 발생할 수 있는 새 데이터 $x{test}달러로 $p(x{test})$를 계산합니다. 수학적으로 결정하고 교차 검정(Cross Validation)을 사용합니다.Training Set에서 모델 만들기 $p(x)$, Cross Validation Set/Test Set 사용 모델... 기계 학습정적 분포이상 검출복제체 시스템coursera
중선형 회귀, 스케일링, 다항식 회귀, 정규 방정식 최근 수학을 다시 시작하고 문득 기계 학습이 어떤 구조인지 알고 싶어지고 Coursera에서 스탠포드 대학이 제공하고 있는 기계 학습 강좌를 받고 있다. 제6주까지 끝났기 때문에 기억하면서 가볍게 정리한다. 전회의 단선형 회귀에서는 단일의 변수 밖에 취급하지 않았지만, 이번의 중선형 회귀에서는 다변수를 취급한다. 지난번과 달리 입력 변수 $x$를 몇 개라도 가질 수 있다. 가설 함수 - Hy... DeepLearningcoursera심층 학습MachineLearning기계 학습 Coursera Deep Learning Specialization 코스를 수강하고 마무리 2018년 1월부터 3월의 약 2개월간에 을 수료했습니다. 수강 2개월간을 되돌아보고 싶습니다. Coursera에서는 테스트나 퀴즈를 일정한 기준으로 통과하면 수료증이 발행됩니다. 상기 수료증은 5코스 모두 수강하면 발행됩니다. 이 수료증은 대학에 의해 수료되었음을 보증합니다. 또, 이력서에 기재할 수 있으므로 취직이나 전직에 유리하게 일합니다, 기쁘네요. 아침 통근 도중에서의 학습, 귀가 ... coursera파이썬딥러닝DeepLearning Angirls Take Join이 Andrew Ng와 유사한지 확인 텔레비전을 보다가 갑자기 닮았다고 생각해서 검증해 봤어요. Andrew Ng 전중탁지 Source: Source: TV 화면 촬영 Andrew Ng 씨의 Deep Learning 강의 1개 를 이용하여 처리된 얼굴 인식 프로그램입니다.4주차 과제에는 얼굴인식 시스템 제작으로 지정된 사람에게 이미지를 사용할 수 있는지 여부를 판정하는 함수verify가 설치돼 있어 인터넷에서 수집한 밭의 이미지... DeepLearningcourseraConvolutionalNeuralNetworksPython Coursera Deep Learning Course4: Art Generation with Neural Style Transfer 이 그림은 CNN의 각 층이 어떤 이미지를 생성했는지 보여 준다.그림의 윗부분은 스타일 이미지이고 아랫부분은 내용 이미지입니다. 이는 CNN 자체가 이미지를 분류하기 위해 훈련했기 때문에 심층 분류에 들어가면서 분류할 때 중요한 내용을 남겼고 이와 큰 관련이 없는 스타일 등 정보도 떨어진다.내용과 스타일을 분리할 수 있다는 얘기다. Neural Style Transfer는 이 성질을 이용하여... DeepLearningcourseraneuralstyle 범인들은 coursera의 기계 학습 과정을 받아 보았다 만약 전혀 모른다면 이 책이나 만화에서 읽을 수 있는 책을 미리 읽어보는 것이 좋다.저는요, 선형 대수와 벡터와 행렬의 인상이 연결되지 않아서(지금은 언어화도 어려워서) 살짝 읽어봤어요.나는 같은 수준의 사람이 참고할 수 있다고 생각한다. 이 과정은 입문 과정이지만 기계 학습을 처음 접하는 것이라면 입문서부터 읽고 인터넷 기사를 읽는 것이 좋다.아뇨, 입문 내용 수준이 높을 생각은 없지만 영... Octavecoursera기계 학습 Coursera Machine Learning Week 10에서 대량의 데이터를 처리하는 Tips 4개 배우기 Stochastic Gradient Descent와 Mini-Batch Gradient Descent는 Week1에서 배운 Gradient Descent(Batch Gradient Descent)를 대량으로 데이터 처리를 개량했다. Stochastic Gradient Descent(확률의 최급 하강법)는 모든 데이터에서 한 번에 모델을 만드는 Batch Gradient Descent를 대상으... coursera기계 학습 Coursera Machine Learning(11): 사진의 광학 문자 인식(Photo OCR) 사람이라면 한순간에 할 수 있지만 기계로 하면 처리를 여러 공정(Pipeline)으로 나눠 각각 필요한 머신러닝 알고리즘을 사용한다.이번 상황은 아래의 파이프라인이다. 문자를 포함하는 이미지 ($y=1$) 와 문자를 포함하지 않는 이미지 ($y=0$) 를 대량으로 준비하여 알고리즘을 학습하게 합니다.라벨이 달린 데이터 분류여서 교사가 학습(Supervised Learning)한다. (Andr... PhotoOCRcoursera기계 학습천장 분석 Coursera Machine Learning(9): 예외 감지(Abnomaly Detection), 레거시 시스템(Recommerder System) 알고리즘은 다음과 같다.이상 값이 있을 수 있는 데이터 $x$에 대해 설명 변수는 $j=1...가정하다 3: 예외가 발생할 수 있는 새 데이터 $x{test}달러로 $p(x{test})$를 계산합니다. 수학적으로 결정하고 교차 검정(Cross Validation)을 사용합니다.Training Set에서 모델 만들기 $p(x)$, Cross Validation Set/Test Set 사용 모델... 기계 학습정적 분포이상 검출복제체 시스템coursera