xoyeon/hongong-mldl

💻 《혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝》 실습완료

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

📝박해선

• 깃허브
• 유튜브 동영상 강의
• Outputs (aka. errata)

✍매주 Chapter 하나씩 끝내기

• 1회독 : 210827 ~ 211023
• 2회독 : Youtube 강의 들으면서 정리

목차

Chapter	Colab	Youtube
Chapter 01 나의 첫 머신러닝
01-1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝		211004
01-2 코랩과 주피터 노트북		211004
01-3 마켓과 머신러닝	210827	211006
Chapter 02 데이터 다루기
02-1 훈련 세트와 테스트 세트	210902	211007
02-2 데이터 전처리	210903	211007
Chapter 03 회귀 알고리즘과 모델 규제
03-1 k-최근접 이웃 회귀	210908	211110
03-2 선형 회귀	210909	220103
03-3 특성 공학과 규제	210909
Chapter 04 다양한 분류 알고리즘
04-1 로지스틱 회귀	210914
04-2 확률적 경사 하강법	210914
Chapter 05 트리 알고리즘
05-1 결정 트리	210924
05-2 교차 검증과 그리드 서치	210926
05-3 트리의 앙상블	210926
Chapter 06 비지도 학습
06-1 군집 알고리즘	210929
06-2 k-평균	210930
06-3 주성분 분석	210930
Chapter 07 딥러닝을 시작합니다
07-1 인공 신경망	211005
07-2 심층 신경망	211007
07-3 신경망 모델 훈련	211008
Chapter 08 이미지를 위한 인공 신경망
08-1 합성곱 신경망의 구성 요소	211014
08-2 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류	211014
08-3 합성곱 신경망의 시각화	211015
Chapter 09 텍스트를 위한 인공 신경망
09-1 순차 데이터와 순환 신경망
09-2 순환 신경망으로 IMDB 리뷰 분류하기	211023
09-3 LSTM과 GRU 셀	211023