스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다.
제 수업을 듣는 사람들이 계속적으로 실습할 수 있도록 강의 파일을 만들었습니다. 늘 도움이 되기를 바라며. 참고했던 교재 및 Reference는 꼭 확인하셔서 교재 구매 또는 관련 Reference를 확인하시기를 바랍니다.
실제 데이터를 다루다보면 여러가지 이유로 결측치와 마주하게 된다. 특별한 이유가 없다면, 현업에서는 당연히 NA를 처리해야 한다. 그렇지 않다면 데이터 분석(시각화, 통계, 머신러닝 모형)에 영향을 줄 수 밖에 없다.
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.
이전 강의가 궁금하신 분들은 아래에서 선택하여 추가 학습 하시기를 바랍니다.
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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파이썬 처음 입문하는 사람들을 위해서 작성하였다. Python으로 코드를 작성하다보면, 매우 빈번히 For-loop 구문을 확인할 수 있다. 간단한 코드로 For-loop를 확인해보자.
간단하게 for-loop를 작성해보자.
# double list
num = [1.72, 1.67, 1.71, 1.89]
for height in num:
print(height)
1.72
1.67
1.71
1.89
순서대로 출력됨을 볼 수 있다.
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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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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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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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