Home

“딥러닝 알아듣기” 시리즈는 딥러닝의 기초 지식을 저만의 방식으로 쉽게 풀어내는 시리즈입니다. 이번 챕터에서는 분류 문제에서 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 대표적인 지표들에 대해 알아봅니다.

“딥러닝 알아듣기” 시리즈는 딥러닝의 기초 지식을 저만의 방식으로 쉽게 풀어내는 시리즈입니다. 이번 챕터에서는 손실 함수를 최적화하는 다양한 기법에 대해서 알아봅니다.

“딥러닝 알아듣기” 시리즈는 딥러닝의 기초 지식을 저만의 방식으로 쉽게 풀어내는 시리즈입니다. 이번 챕터에서는 모델의 효과적인 학습과 일반화를 위해 사용되는 여러 기법들에 대해 간략히 알아봅니다.

“딥러닝 알아듣기” 시리즈는 딥러닝의 기초 지식을 저만의 방식으로 쉽게 풀어내는 시리즈입니다. 이번 챕터에서는 손글씨 숫자 데이터셋인 MNIST를 이용해 본격적으로 심층 신경망을 구현해 봅니다.

“딥러닝 알아듣기” 시리즈는 딥러닝의 기초 지식을 저만의 방식으로 쉽게 풀어내는 시리즈입니다. 이번 챕터에서는 다중 분류기 신경망을 구현해보고, 신경망의 구현 과정에서 일어나는 역전파 과정에 대해서 알아봅니다.

“딥러닝 알아듣기” 시리즈는 딥러닝의 기초 지식을 저만의 방식으로 쉽게 풀어내는 시리즈입니다. 이번 챕터에서는 간단한 이중 분류 모델을 구현해봅니다.

“딥러닝 알아듣기” 시리즈는 딥러닝의 기초 지식을 저만의 방식으로 쉽게 풀어내는 시리즈입니다. 이번 챕터에서는 딥 러닝 모델의 설계와 학습 과정을 알아보고, 간단한 선형 회귀 모델을 직접 구현해봅니다.

“딥러닝 알아듣기” 시리즈는 딥러닝의 기초 지식을 저만의 방식으로 쉽게 풀어내는 시리즈입니다. 이번 챕터에서는 딥 러닝으로 풀고자 하는 문제들의 종류를 살펴봅니다.