야호야허

https://youtu.be/NCPH9JUFESA ふとした瞬間に 視線がぶつかる 후토시타 슌칸니 시센가 부츠카루 우연한 순간에 시선이 마주쳐요 幸運しあわせのときめき 覚えているでしょ 시아와세노 토키메키 오보에테 이루 데쇼 행운의 두근거림 기억하고 있죠 パステルカラーの季節に恋した 파스테루 카라-노 키세츠니 코이시타 파스텔색의 계절을 사랑했던 あの日のように 輝いてる あなたでいてね 아노 히노 요-니 카가야이테루 아나타데 이테네 그 날 처럼 빛나고 있는 당신으로 있어줘요 負けないで もう少し 마케나이데 모- 스코시 지지 말아요 조금만 더 最後まで 走り抜けて 사이고마데 하시리 누케테 마지막까지 달려나가요 どんなに 離れてても 돈나니 하나레테테모 아무리 떨어져 있어도 心は そばにいるわ 코코로와 소바니 이루와 마음은 곁에..

https://youtu.be/CbJQAIMRZLU

https://youtu.be/Z-Q72YA3DFg

https://youtu.be/OELa5DXpP78 치고싶은건 산더미야~~

오늘의 한 일 실전 머신러닝 적용 강의 - 복습 및 정리 머신러닝 특강 딥러닝을 통한 이미지처리 탐방? 실전 머신러닝 적용 강의 - 복습 및 정리 https://yaun.tistory.com/262 실전 머신러닝 적용 1주차 정리 ※ 들어가기 앞서 | 영어로 된 용어를 사용하길 권장하는 이유 구글, Stackoverflow 등의 사이트에서 영어를 많이 씀 의사소통시 영어로 소통해야 의사소통 오류가 적음 외국인 엔지니어와의 의사소 yaun.tistory.com https://yaun.tistory.com/263 실전 머신러닝 적용 2주차 정리 이번주 배울 것 논리 회귀 전처리 논리 회귀 (Logistic regression) 머신러닝에서, 입력값과 범주 사이의 관계를 구하는 것 선형 회귀로 풀기 힘든 문제..

이번 주 배울것 다양한 신경망 구조 전이학습 신경망을 구성하는 방법은 정말 여러가지가 있는데요, 이 중 가장 많이 쓰이는 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 생성적 적대 신경망(GAN)에 대해 알아보겠습니다! 특히 이미지처리에서 많이 쓰이는 CNN에 대해서는 조금 더 자세히 알아보고 실습도 해볼 거예요 🙂 Convolutional Neural Networks (합성곱 신경망) 합성곱과 합성곱 신경망 합성곱(Convolution)은 예전부터 컴퓨터 비전(Computer Vision, CV) 분야에서 많이 쓰이는 이미지 처리 방식으로 계산하는 방식은 아래와 같습니다. 입력데이터와 필터의 각각의 요소를 서로 곱한 후 다 더하면 출력값이 됩니다. 딥러닝 연구원들은 이 합성곱을 어떻게 딥러닝에 활용할..

이번주 배울 것 딥러닝이란? 딥러닝의 주요 개념과 기법 딥러닝이란? 우리가 지금까지 배운 선형회귀와 논리회귀는 모두 1차 함수를 이용해서 문제를 풀었는데요, 자연계에는 직선으로 설명할 수 없는 문제들이 훨씬 많습니다. (뒤에 배울 XOR 문제처럼요!) 이런 복잡한 문제들을 풀기 위해 선형회귀를 여러번 반복해보았어요. 하지만 선형회귀를 여러번 반복한다고해서 비선형(선형이 아닌 것)이 되는 것은 아니었지요. 그래서 선형회귀 사이에 비선형의 무엇인가를 넣어야 한다고 생각했어요. 이렇게 층(Layer)을 여러개 쌓기 시작했고 이 모델은 정말 잘 동작했지요. 층을 깊게(Deep) 쌓는다고 해서 딥러닝이라고 불리게 되었습니다! 딥러닝의 다른 단어 표현 1. 딥러닝(Deep learning) 2. Deep neura..

이번주 배울 것 논리 회귀 전처리 논리 회귀 (Logistic regression) 머신러닝에서, 입력값과 범주 사이의 관계를 구하는 것 선형 회귀로 풀기 힘든 문제의 등장 ex) 시험 전 날 공부한 시간을 가지고 해당 과목의 이수 여부(Pass or fail)를 예측 이 문제에서 입력값은 [공부한 시간] 그리고 출력값은 [이수 여부]가 됩니다. 우리는 이수 여부를 0, 1 이라는 이진 클래스(Binary class)로 나눌 수 있습니다. 0이면 미이수(Fail), 1이면 이수(Pass) 이런 식으로요. 이런 경우를 이진 논리 회귀(Binary logistic regression)로 해결할 수 있습니다. 만약 선형 회귀를 사용하면 이렇게 우스꽝스러운 그래프로 나타나게 됩니다. 따라서 우리에게는 다른 방법..

※ 들어가기 앞서 | 영어로 된 용어를 사용하길 권장하는 이유 구글, Stackoverflow 등의 사이트에서 영어를 많이 씀 의사소통시 영어로 소통해야 의사소통 오류가 적음 외국인 엔지니어와의 의사소통 머신러닝이란? 알고리즘 - 수학과 컴퓨터 과학, 언어학 또는 관련 분야에서 어떠한 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차나 방법을 공식화한 형태로 표현한 것, 계산을 실행하기 위한 단계적 절차 - 위키피디아 머신 러닝 (Machine Learning, ML) - 기계 학습 또는 머신 러닝은 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구이다. 인공지능의 한 분야로 간주된다. 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야이다. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아..

오늘의 한 일 실전 머신러닝 적용 강의 - 4주차 클론코딩 프로젝트 보강 딥러닝을 통한 이미지처리 구현 - 사전준비 실전 머신러닝 적용 - 4주차 완강 머신러닝의 일종인 CNN (Convolutional Neural Networks, 합성곱 신경망)의 개념과 구성, CNN 형태로 쓰이는 모델의 종류 등을 둘러보고 전이학습, Recurrent Neural Networks (순환 신경망), Generative Adversarial Network (생성적 적대 신경망) 모델에 대해 알아보았다.마무리로 CNN 모델 실습과 전이학습 실습, 4주차 숙제로 완강!실제로 사용하는 방식은 이전에 공부한 방식과 크게 다르지 않아 재미있게 공부했다 원래 오늘 총정리를 할 예정이였지만 예기치 못한 다음 강의 사전준비중의 애로..