튜토리얼 (6) 썸네일형 리스트형 AKKA(아카)with Scala 튜토리얼 01 Typed AKKA가 새로 나와서 이 시리즈 글은 번역하다 말았습니다. 여튼 이 튜토리얼도 좋은 튜토리얼이니 의지가 있으시다면 따라가보셔도 좋을 것 같습니다. 2019/12/01 - [Programmer Jinyo/Scala & AKKA] - AKKA(아카)with Scala 튜토리얼 01 2019/12/01 - [Programmer Jinyo/Scala & AKKA] - AKKA(아카)with Scala 튜토리얼 02 2019/12/02 - [Programmer Jinyo/Scala & AKKA] - AKKA(아카)with Scala 튜토리얼 03 (Routers) 왜 한국에는 아카-스칼라 튜토리얼 자료가 찾아볼래야 찾을 수가 없을까? 나는 눈물이 난다... http://allaboutscala.com.. Pytorch 머신러닝 튜토리얼 강의 10 (Basic CNN) 2018/07/02 - [Programming Project/Pytorch Tutorials] - Pytorch 머신러닝 튜토리얼 강의 1 (Overview)2018/07/02 - [Programming Project/Pytorch Tutorials] - Pytorch 머신러닝 튜토리얼 강의 2 (Linear Model)2018/07/02 - [Programming Project/Pytorch Tutorials] - Pytorch 머신러닝 튜토리얼 강의 2 (Linear Model)2018/07/03 - [Programming Project/Pytorch Tutorials] - Pytorch 머신러닝 튜토리얼 강의 3 (Gradient Descent)2018/07/03 - [Programming Proj.. Pytorch 머신러닝 튜토리얼 강의 2 (Linear Model) 2018/07/02 - [Programming Project/Pytorch Tutorials] - Pytorch 머신러닝 튜토리얼 강의 1 (Overview) 이번 글에서는 Linear Model에 대해서 다뤄 볼 것입니다. 저번 글에서 우리는 머신러닝이란 무엇인가에 대해서 배워 보았습니다. 위 그림은 몇 시간 공부한 친구는 몇점을 받을까를 머신러닝이 예측하는 것에 대한 그림입니다. 머신러닝 모델에 x Hours 를 공부한 친구는 y Points를 받았다 라는 Dataset을 주어서 모델이 다른 데이터를 예측할 수 있도록 하는 과정을 거칩니다. 우리가 집중해서 봐야 할 부분중에 하나는 어떤 데이터를 주느냐인데, 이 데이터의 종류가 x라는 input을 넣으면 y라는 output을 가져야 한다는 (다른말로는.. Pytorch 머신러닝 튜토리얼 강의 1 (Overview) 이 글의 시리즈는 Sung Kim 님의 PyTorchZeroToAll 영어 강의를 한글로 다시 정리한 글이며 원본 재생목록은 https://www.youtube.com/watch?v=SKq-pmkekTk&list=PLlMkM4tgfjnJ3I-dbhO9JTw7gNty6o_2m 에서 보실 수 있습니다. 저의 개인적인 기호에 따라 약간의 의역과, 생략 혹은 첨가가 이루어졌으며 일부 코드를 pytorch 0.4.0버전 기준으로 스스로 재 작성 할 예정입니다. 이 글은 기본적인 대수학과 확률론, 그리고 기본적인 python 지식만을 가지고 있다면 충분히 따라갈 수 있습니다. 이 시리즈의 글을 모두 학습하고 나면 기본적인 머신러닝적 지식 뿐만 아니라 그것을 Pytorch 로 코딩할 수 있게 될 것입니다. Human.. 머신러닝,딥러닝 초보를 위한 튜토리얼 강의 3 ( Supervised Unsupervised Learning , Classification , Regression ) 2018/06/29 - [Programmer Jinyo/Machine Learning] - 머신러닝,딥러닝 초보를 위한 튜토리얼 강의 4 ( linear classification , SVM Loss Function) 2018/06/27 - [Programmer Jinyo/Machine Learning] - 머신러닝,딥러닝 초보를 위한 튜토리얼 강의 2 ( Cost Function , Gradient Descent ) 이번 글을 읽기에 앞서서 이전 강의에서 정리 한 것들을 복습하자. Y_predict, 다른말로 H( x ) 함수 ( H( x )의 H는 Hypothesis , 가설 의 약자이다.) - 우리가 만든 가설함수 (즉 우리가 만든 예측모델) Cost function - 함수와 실제 데이터의 차이를.. 머신러닝,딥러닝 초보를 위한 튜토리얼 강의 0 ( Intro ) 다음 글2018/06/27 - [Programmer Jinyo/Machine Learning] - 머신러닝,딥러닝 초보를 위한 튜토리얼 강의 1 ( 머신러닝이란? ) 글의 제목을 보고 '아 이 블로그 글 쓴 사람이 머신러닝, 딥러닝을 잘 해서 초심자를 위한 포스트를 쓰는구나' 라고 생각했다면 경기도 오산이다. 나도 못한다. 그렇지만 누군가가 보기에 명확한 문장으로써 머신러닝을 기술할 수 있다면, (그리고 나 또한 못하기 때문에 그 헷갈리는 포인트들마저 적나라하게 해결하는 과정을 담는다면) 그 과정 속에서 나도, 이 글의 독자도 좋은 얻어감이 있을것이라는 생각에 이 카테고리의 포스트를 작성하기 시작한다. 그렇다. 내가 나에게 하는 강의이기도 한 이 글들은, ( ㅎㅎ ㅅㅂ! 부끄럽다. ) 1. 내 머리를 정.. 이전 1 다음
