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MachineLearning

[CS231N] Lecture5.
04 3월 2021

5.1 개요 선형분류 모델은 몇가지 문제가 있습니다. 선형분류로 분류되지 않는 문제와 템플릿 score 계산

[CS231N] Lecture4.
04 3월 2021

이번 강의부터는 드디어 한국어 강의 영상을 같이 볼 수있게 되었다. 숙명여대 최영근 교수님의

[CS231N] Lecture3.
04 3월 2021

3.1 선형 분류(Linear Classification)   앞서 2강에서 추천한 홍콩과기대 김성훈 교수님의 머신러닝 2강을

하이퍼 파라미터hyper parameters (머신러닝)
04 3월 2021

Hyper Parameter란 신경망 학습을 통해서 튜닝 또는 최적화 해야하는 주변수가 아니라, 학습 진도율이나

[관련용어]Norm
04 3월 2021

NormNorm은 벡터의 길이 혹은 크기를 측정하는 방법(함수) 입니다.  Norm이 측정한 벡터의 크기는 원점에서

[CS231N] Lecture2.
03 3월 2021

2.1 이미지 분류 컴퓨터는이미지를 어떻게 인식할까요?  컴퓨터는 이미지를 0~255 사이의 정수들로 이루어진  숫자배열(가로픽셀 X

[CS231N] Lecture1.
03 3월 2021

Lecture1. Introduction to Deep Learning for Computer Vision.   1.1 컴퓨터 비전분야 속

CS231 보기전 머신러닝 인스톨하기
03 3월 2021

CS231 스터디를 시작하기 전 노베이스라면, 아래 그림을 기억해 두고, 강의를 들으면서 수시로 내가

사이킷런으로 구현해 보는 머신러닝
03 3월 2021

사이킷런(Scikit-Learn)은 머신러닝용 라이브러리 이다. 데이터를 분류(classification), 회귀(regression), 군집화(clustering), 차원감소(demensionality reduction)하는 방법의 4가지 알고리즘을

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
08 2월 2021

이 글은 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 논문을 읽고 정리한 것입니다. 이 글에

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