Deep Learning

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본 Tutorial은 교재 시작하세요 텐서플로 2.0 프로그래밍의 강사에게 국비교육 강의를 듣는 사람들에게 자료 제공을 목적으로 제작하였습니다.
강사의 주관적인 판단으로 압축해서 자료를 정리하였기 때문에, 자세하게 공부를 하고 싶으신 분은 반드시 교재를 구매하실 것을 권해드립니다.

본 교재 외에 강사가 추가한 내용에 대한 Reference를 확인하셔서, 추가적으로 학습하시는 것을 권유드립니다.

Tutorial

이전 강의가 궁금하신 분들은 아래에서 선택하여 추가 학습 하시기를 바랍니다.

I. 개요

오토인코더(AutoEncoder)는 입력에 대한 출력을 학습해야 한다는 점은 기존 지도학습 네트워크와 동일합니다.
그러나 그 출력이 입력과 동일하다는 점이 조금 다릅니다.
오토인코더는 자기 자신을 재생성하는 네트워크입니다.

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I. 개요

오토인코더(AutoEncoder)는 입력에 대한 출력을 학습해야 한다는 점은 기존 지도학습 네트워크와 동일합니다.
그러나 그 출력이 입력과 동일하다는 점이 조금 다릅니다.
오토인코더는 자기 자신을 재생성하는 네트워크입니다.

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I. 개요

2015년, 딥러닝과 예술의 만남으로 큰 화제가 되었던 신경 스타일 전이 논문¹은 반 고흐의 (별이 빛나는 밤에)라는 그림과 풍경 사진을 합성해서 반 고흐가 그린 것 같은 스타일의 풍경 이미지를 만들었고, 프리즈마등의 앱은 이 알고리즘을 빠르게 탑재해서 인기를 끌었습니다.

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I. 개요

2015년, 딥러닝과 예술의 만남으로 큰 화제가 되었던 신경 스타일 전이 논문¹은 반 고흐의 (별이 빛나는 밤에)라는 그림과 풍경 사진을 합성해서 반 고흐가 그린 것 같은 스타일의 풍경 이미지를 만들었고, 프리즈마등의 앱은 이 알고리즘을 빠르게 탑재해서 인기를 끌었습니다.

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I. 개요

전이 학습이란 미리 훈련된 모델을 다른 작업에 사용하기 위해 추가적인 학습을 시키는 것입니다. 이 때 훈련된 모델은 데이터에서 유의미한 특징(feature)을 뽑아내기 위한 특징 추출기(Feature Extractor)로 쓰이거나, 모델의 일부를 재학습시키기도 합니다.

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I. 개요

딥러닝은 일반적인 개발과 다르게 사실 시간과의 싸움입니다. 코딩의 양에 비해, 결과물이 바로 나오지 않기 때문에 저녁에 모형을 돌리고 아침에 와서 확인하는 경우가 예사입니다.

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I. 개요

테슬라 AI Director인 안드레아 카르파티(Andrej Karpathy)는 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks라는 글을 개인 블로그에 작성했는데, 짧게 요약하면 문자 단위의 순환 신경망이 셰익스피어의 희곡, 소스코드, Latex등을 재생산하는데 순환 신경망이 효과적이라는 것을 보여줍니다.

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테슬라 AI Director인 안드레아 카르파티(Andrej Karpathy)는 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks라는 글을 개인 블로그에 작성했는데, 짧게 요약하면 문자 단위의 순환 신경망이 셰익스피어의 희곡, 소스코드, Latex등을 재생산하는데 순환 신경망이 효과적이라는 것을 보여줍니다.

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I. 개요

감성 분석은 입력된 자연어 안의 주관적 의견, 감정 등을 찾아내는 문제입니다. 문장의 긍정/부정이나 긍정/중립/부정을 분류합니다.

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I. 개요

GRU(Gated Recurrent Unit)레이어는 LSTM레이어와 비슷한 역할을 하지만 구조가 더 간단하기 때문에 계산상의 이점이 있고, 어떤 문제에서는 LSTM 레이어보다 좋은 성능을 보여주기도 합니다.¹² 셀로 나타낸 GRU 레이어의 계산 흐름은 LSTM과 비슷하지만, 조금 축약된 모습을 보입니다.³