Machine Learning 34
- 텍스트 검색 알고리즘 : TF-IDF와 BM25
- 피어슨 상관 계수 (Pearson Correlation Coefficient)
- Website for public datasets
- 민감도와 특이도 (sensitivity, specificity)
- 재표본추출 방법, Resampling Methods
- 분류, Classification
- 선형 회귀, Linear Regression
- 편향-분산 절충, Bais-Variance Decomposition
- GAN - Generative Adversarial Networks (생성적 적대 신경망)
- (TensorFlow) estimator
- (TensorFlow) Datasets API
- A Multi-view Context-aware Approach to Android Malware Detection and Malicious Code Localization 정리
- Best Practices for Applying Deep Learning to Novel Application 정리
- Deep learning malware detection
- ILSVRC2016 Hikvision팀과 Trimps-Soushen팀의 기법
- Learning Fine-grained Image Similarity with Deep Ranking 정리
- (TensorFlow) TensorBoard
- (TensorFlow) input pipelines / Threading and Queue
- (TensorFlow) CNN
- (TensorFlow) 자료형과 기본적인 사용법
- Supervised, Unsupervised / Linear Regression
- CNN model과 다양한 분야에 딥러닝을 적용한 논문들
- 딥러닝 ( DL, Deep Learning ) / 심층 신경망 ( DNN )
- 합성곱 신경망 ( CNN, Convolutional Neural Network )
- 인공신경망 ( ANN ) 6-3 최적화 - 오버피팅 방지( weight decay, droupout ) / 하이퍼파라미터 최적화
- 인공신경망 ( ANN ) 6-2 최적화 - 초기 가중치 설정, 기울기 소실( gradient vanishing ), 배치 정규화 ( batch normalization )
- 인공신경망 ( ANN ) 6-1 최적화 - 가중치 최적화 기법
- 인공신경망 ( ANN ) 5 오차역전파법(backpropagation)
- 인공신경망 ( ANN ) 4-2 학습 ( 미분, 기울기, 경사법, 신경망 학습 과정 )
- 인공신경망 ( ANN ) 4-1 학습 ( 손실함수, 오차함수 )
- 인공신경망 ( ANN ) 3 MNIST 이미지 인식 ( 분류/추론/순전파 )
- 인공신경망 ( ANN ) 2 신경망 구조, softmax 함수
- 인공신경망 ( ANN, Artificial Neural Network ) 1 활성화 함수
- 퍼셉트론( perceptron )