대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게! 챌린지 3/5

한 달 만에 올린다. 일정관리를 안 하니 한없이 늘어지는 Magic.. 이번 장에서는 이미지 분류 문제에 적용할 수 있는 CNN(Convolution Neural Network)에 대해 학습했다. 과정에서 패션 MNIST 데이터 세트를 샘플로 다루었다. …

이번 장에서는 인공신경망을 이용한 딥러닝에 대해서 배웠다. 이걸론 혼공은 마지막이지만.. 책은 끝까지 봐야지 😊 노트북 링크 : https://github.com/samsee/hgmldl2023 인공 신경망 TensorFlow and Keras 미션 1: 7장-1절 확인 문제 심층 신경망 …

이번 장은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 중 군집 알고리즘과 차원 축소에 대해 배웠다. 군집 알고리즘 k-평균 미션 : k-평균 알고리즘의 작동 방식 이를 설명한 그림 주성분 분석

이번 장도 정말 길었다.. 점점 길어지는 느낌..그래도 절반 왔네. 로지스틱 회귀로 와인 분류 결정 트리 교차 검증과 그리드 서치 교차 검증 필수 과 하이퍼파라미터 튜닝 트리의 앙상블 랜덤 포레스트 엑스트라 …

4장도 길었다…. 이번 장에서는 다중 분류에서 사용할 수 있는 로지스틱 회귀와 확률적 경사 하강법 분류기를 배웠다. 이후 딥러닝에 나오게 될 시그모이드 함수, 소프트맥스 함수, 경사 하강법에 대해서도 학습했다. 자주 듣던 …

이번 장에서는 회귀 알고리즘 2가지와 모델 규제에 대해 배웠다. k-최근접 이웃 회귀 선형 회귀 선택 미션 다항회귀 다항회귀 특성 공학과 규제 다중 회귀 규제