전체 글61 [GA4 실습 연습] 주문 완료 페이지 주문이 완료되었습니다. 2024. 2. 11. [혼공머신] Ch.8 이미지를 위한 인공 신경망_3. 합성곱 신경망의 시각화 의 'Ch.8 트리 알고리즘_3. 합성곱 신경망의 시각화'의 내용을 요약 및 정리한 내용입니다. https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000001810330 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 | 박해선 - 교보문고 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 | 혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서이 책은 수식과 이론으로 중무장한 머신러닝, 딥러닝 책에 지친 ‘독학하는 입문자’가 ‘꼭 필요한 product.kyobobook.co.kr 합성곱 층의 가중치와 특성 맵을 시각화하여 신경망이 이미지에서 어떤 것을 학습하는지 이해해 봅니다. 0. 개요 이번에는 합성곱 층이 이미지에서 어떤 것을 학습했는지 알아보기 위해 합성곱 층의 가중치와 특성 맵을 그림으로 시각화해 보겠습.. 2023. 10. 11. [혼공머신] Ch.8 이미지를 위한 인공 신경망_2. 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류 의 'Ch.8 트리 알고리즘_2. 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류'의 내용을 요약 및 정리한 내용입니다. https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000001810330 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 | 박해선 - 교보문고 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 | 혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서이 책은 수식과 이론으로 중무장한 머신러닝, 딥러닝 책에 지친 ‘독학하는 입문자’가 ‘꼭 필요한 product.kyobobook.co.kr 케라스 API를 사용해 합성곱 신경망 모델을 만들어 패션 MNIST 이미지를 분류하는 방법을 배웁니다. 1. 패션 MNIST 데이터 불러오기 먼저 주피터 노트북에서 케라스 API를 사용해 패션 MNIST 데이터를 불러오고 .. 2023. 10. 11. [혼공머신] Ch.8 이미지를 위한 인공 신경망_1. 합성곱 신경망의 구성 요소 의 'Ch.8 이미지를 위한 인공 신경망_1. 합성곱 신경망의 구성 요소'의 내용을 요약 및 정리한 내용입니다. https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000001810330 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 | 박해선 - 교보문고 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 | 혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서이 책은 수식과 이론으로 중무장한 머신러닝, 딥러닝 책에 지친 ‘독학하는 입문자’가 ‘꼭 필요한 product.kyobobook.co.kr 합성곱 신경망을 구성하는 기본 개념과 동작 원리를 배우고 간단한 합성곱, 풀링 계산 방법을 익힙니다. 1. 합성곱 합성곱은 입력 데이터에 마법의 도장을 찍어서 유용한 특성만 드러나게 하는 것으로 비유할 수 있습니다. 합.. 2023. 10. 11. [머신러닝 시스템 설계] Ch.11 머신러닝의 인간적 측면 의 'ch.11 머신러닝의 인간적 측면'의 내용을 요약 및 정리한 내용입니다. https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000201212403 머신러닝 시스템 설계 | 칩 후옌 - 교보문고 머신러닝 시스템 설계 | 프로덕션 환경에서 머신러닝을 다룰 때무수히 생겨나는 물음표를 해결해줄 MLOps 지침서머신러닝 시스템 개발은 선형이 아닌 순환 프로세스다. 모델을 개발해 배포하고 product.kyobobook.co.kr ML 시스템은 기술뿐 아니라 비즈니스 의사 결정자, 사용자, 시스템 개발자를 포함합니다. 이번에는 사용자와 시스템 개발자가 ML 시스템과 상호 작용하는 방법을 알아봅니다. 1. ML 모델의 확률론적 특성으로 인해 사용자 경험이 어떻게 변경되고 영향받는지 논의합니.. 2023. 10. 4. [머신러닝 시스템 설계] Ch.9 연속 학습과 프로덕션 테스트 의 'ch.9 연속 학습과 프로덕션 테스트'의 내용을 요약 및 정리한 내용입니다. https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000201212403 머신러닝 시스템 설계 | 칩 후옌 - 교보문고 머신러닝 시스템 설계 | 프로덕션 환경에서 머신러닝을 다룰 때무수히 생겨나는 물음표를 해결해줄 MLOps 지침서머신러닝 시스템 개발은 선형이 아닌 순환 프로세스다. 모델을 개발해 배포하고 product.kyobobook.co.kr 데이터 분포 시프트에 모델을 적응시키려면 어떻게 해야 할까요? 답은 ML 모델을 지속적으로 업데이트하는 것입니다. 이번에는 먼저 연속 학습이 무엇이며 어떤 난제가 있는지 알아봅니다. 그리고 연속 학습을 현실화하기 위한 4단계 계획을 세웁니다. 이어서 모델을 .. 2023. 9. 20. 이전 1 2 3 4 ··· 11 다음
