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Machine learning

Machine learning category

기계 학습(machine learning)은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있다.

기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있다. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이다. 이는 전산 학습 이론 분야이기도 하다. 다양한 기계 학습의 응용이 존재한다. 문자 인식은 이를 이용한 가장 잘 알려진 사례이다.

1959년, 아서 사무엘은 기계 학습을 "컴퓨터에게 배울 수 있는 능력, 즉 코드로 정의하지 않은 동작을 실행하는 능력에 대한 연구 분야"라고 정의하였다.

Categories

Model Representation

ML_-Model_Representation-_genericmlatwork.png

(그가 중지를 들어올리자 훈련이 시작되더니 모델이 태어났어요) 1

대표적인 머신러닝 개념도는 위와 같다.

  • Input Features: 입력 변수
  • Training Data-Set: 훈련 변수
  • Learning Algorithm
  • Hypothesis (가설): 예측 되는 데이터와 결과값 사이의 관계 함수
  • Expected Output (예상 결과): Hypothesis(가설)을 사용하여 Inferencing(추론)한 결과.

Learning Course

  1. MachineLearning:Course:Basic: 머신러닝 기초
  2. MachineLearning:Course:Python: Python 환경 설정 (pyenv, pyenv-virtualenv, jupyter, numpy, scipy, matplotlib) 그리고 PyCharm
  3. MachineLearning:Course:LinearRegression: 가설 (Hypothesis)과 선형 회귀 (Linear regression), 비용 함수 (Cost function)에 대한 설명.
  4. MachineLearning:Course:GradientDescent: Gradient descent에 대한 설명.
  5. Linear regression -> Python implementation 직전 항목에 병합.
  6. Overfitting 차 후 진행
  7. MachineLearning:Course:Perceptron: Perceptron & Artificial neuron에 대한 내용.
  8. Multilayer perceptron 직전 항목에 병합.
  9. MachineLearning:Course:LogisticRegression: Logistic regression에 대한 설명.
  10. Activation function (Sigmoid function & Euler's number) 직전 항목에 병합.
  11. Perceptron & Perceptron:Example
  12. Feedforward neural network
  13. Softmax function (Loss function)
  14. MachineLearning:Course:Backpropagation: Backpropagation에 대한 설명.
  15. Convolutional neural network (CNN)
  16. Region-based Convolutional Network (RCNN, R-CNN, SSD)
  17. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (FCN)
  18. Genertive Adeversarial Networks (GAN)

학습(Learning) 이란?

학습 평가

AP(Average Precision), 평균 정확도(Mean Accuracy) 등에 대한 내용. 정밀도와 재현율 (Precision and recall) 항목을 참조.

훈련 데이터란? (Dataset)

10가지 최고의 기계 학습 알고리즘

개발 시간 절반 줄이는 오픈 소스 AI 도구 25가지

  • 25 Open Source AI Tools to Cut Your Development Time in Half - Jozu MLOps
  • KitOps - 모델, 코드, 메타데이터, 아티팩트 공유, 관리에 사용하는 패키지 지원
  • LangChain - 모듈화된 아키텍처로 커스텀 LLM 애플리케이션 개발 도움
  • Pachyderm - 데이터 변환 자동화
  • ZenML - MLOps 파이프라인 생성 추상화로 데이터 전처리, 모델 훈련, 평가, 배포 도움
  • Prefect - 태스크와 플로 개념으로 머신러닝 파이프라인 구성
  • Ray - 모델 개발 중에 머신러닝 워크로드 쉬운 확장 지원
  • Metaflow - AI 프로젝트의 프로토타입→프로덕션 실행에 필요한 통합 API 제공
  • MLflow - 데이터 과학자와 엔지니어가 모델 개발과 실험을 관리하도록 지원
  • Kubeflow - Kubernetes 클러스터서 ML 워크플로 오케스트레이션, 배포 간소화하도록 설계
  • Seldon core - ML 모델(TensorFlow, PyTorch, H2o 등) 또는 랭귀지 래퍼(Python, Java 등)를 프로덕션 지원 REST/GRPC 마이크로서비스로 변환해 ML 모델 배포, 제공, 관리 간소화
  • DVC - Git이 코드에 하는 것처럼 데이터와 모델 변경 사항을 추적, 모든 Git 리포지토리 위에서 실행할 수 있도록 함
  • Evidently AI - 프로덕션 ML 모델 분석, 모니터링하도록 설계된 옵저버빌리티 플랫폼
  • Mage AI - 광범위한 코딩 없이 데이터 파이프라인 구축, 자동화하는 데이터 변환, 통합 프레임워크
  • ML Run - 엔드투엔드 MLOps 시스템 오케스트레이션하는 서버리스 기술 제공
  • Kedro - 재현 가능, 유지 관리 가능, 모듈식 데이터 사이언스 코드 생성 위한 ML 개발 프레임워크
  • WhyLogs - ML 모델과 데이터 파이프라인 위해 설계된 오픈 소스 데이터 로깅 라이브러리
  • Feast - 개발, 프로덕션 환경서 ML 기능 관리, 제공하는 이해 관계자 문제 해결
  • Flyte - 데이터 사이언티스트, 데이터/분석 엔지니어에게 워크플로 구축할 수 있는 Python SDK 제공, 이를 Flyte 백엔드에 손쉽게 배포
  • Featureform - 데이터 사이언티스트가 ML 모델의 기능 관리, 제공하는 기능 간소화하는 가상 기능 저장소
  • Deepchecks - AI 프로젝트 실험부터 배포 단계까지 ML 모델과 데이터 지속적 테스트하고 검증하는 ML 모니터링 도구
  • Argo - Kubernetes서 병렬 작업 오케스트레이션하는 Kubernetes 네이티브 워크플로 엔진 제공
  • Deep Lake - 딥러닝 위한 데이터 레이크, RAG 애플리케이션 위한 벡터 저장소 역할 하도록 설계된 ML 특화 데이터베이스 도구
  • Hopsworks feature store - 데이터 수집과 피처 엔지니어링부터 모델 훈련, 배포, 모니터링까지 ML 피처 라이프사이클 관리할 수 있는 엔드투엔드 솔루션 제공
  • NannyML - ML 모델 배포 후 모니터링과 유지 관리에 특화된 Python 라이브러리
  • Delta Lake - 데이터 레이크에 안정성 제공하는 스토리지 레이어 프레임워크
  • Optuna - 파이썬 기반의 하이퍼파라미터 최적화 (hyperparameter optimization) 프레임워크

Table of Machine learning

Table of Machine learning

Learning Course

이론 (Theory)

확률론 (Probability theory)베이즈 이론 (Bayesian probability)

Machine learning

HypothesisLoss functionGradient descentOverfitting

Neural network

Artificial neuronPerceptronMultilayer perceptron(Example)Feedforward neural networkActivation function (Sigmoid function & Euler's number)Softmax function (Loss function)Backpropagation (Gradient descent)(Example)

딥 러닝 (Deep learning)

합성곱 신경망 (Convolutional neural network) (CNN) & Region-based Convolutional Network (RCNN, R-CNN)

ETC

Tutorials

이론 (Theory)

Basic

용어 (Terms)

확률론 (Probability theory)

베이즈 이론 (Bayesian probability), 결정이론 (Decision Theory), 확률 밀도 함수 (Probability Density Function) (PDF), 방사형 기저 함수 (Radial basis function) (RBF), Hyperparameter

신경과학 (Neuroscience)d

뉴런 (Neuron)

통계학 (Statistics)

공분산 (Covariance), 통계 분류, 분류행렬 (Confusion matrix), 교차 검증 (Cross-validation), 평균 제곱근 편차 (Root-mean-square deviation) (MESD), Mean squared error

그래프 이론 (Graph theory)

행렬 (Matrix)

General matrix-matrix multiplication (gemm), Toeplitz matrix, im2col

기타

Computational learning theory, Empirical risk minimization, Occam learning, PAC learning, Statistical learning, VC theory, 베이즈 네트워크, 마르코프 임의장 (Markov random field), Hidden Markov Model (HMM), Conditional Random Field, 정규 베이즈 분류기 (Normal Bayes Classifier), Energy Based Model, 오컴의 면도날 (Occam's razor), Ground truth

알고리즘 유형

지도 학습 (Supervised Learning)

서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine) (SVM), Hidden Markov model, 회귀 분석 (Regression analysis), 신경망 (Neural network), 나이브 베이즈 분류 (Naive Bayes classifier), K-근접이웃 (K-Nearest Neighbor) (K-NN), Decision trees, Ensembles (Bagging, Boosting, Random forest), Relevance vector machine (RVM)

자율 학습 (Unsupervised learning)

군집화 (Clustering), 독립 성분 분석 (Independent component analysis)

준 지도 학습 (Semi-supervised learning)

Generative models, Low-density separation, Graph-based methods, Heuristic approaches

기타 학습

강화 학습 (Reinforcement learning), 심화 학습

주제별

구조적 예측 (Structured prediction)

Graphical models (Bayes net, CRF, HMM)

모수 추정 알고리즘

동적 계획법 (Dynamic programming), 기대값 최대화 알고리즘 (EM algorithm)

근사 추론 기법

몬테 카를로 방법, 에이다 부스트 (AdaBoost)

접근 방법

결정 트리 학습법, 연관 규칙 학습법, 유전 계획법, 귀납 논리 계획법, 클러스터링, 베이지안 네트워크, 강화 학습법, 표현 학습법, 동일성 계측 학습법

모형화

신경망 (Neural network), SVM K-NN, 결정 트리, 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm), 유전자 프로그래밍, 가우스 과정 회귀, 선형 분별 분석, 퍼셉트론, 방사 기저 함수 네트워크

Recommender system (추천 시스템)

Collaborative filtering (협업 필터링), Content-based filtering (컨텐츠 기반 필터링), Hybrid recommender systems

데이터 마이닝 (Data mining)

교차 검증 (Cross-validation) (k-fold), Data set (Training set, Validation set, Test set)

회귀 분석 (Regression analysis)

선형 회귀 (Linear regression), 로지스틱 회귀 (Logistic Regression), Logit function, Multinomial logistic regression (Softmax Regression)

군집화 (Clustering)

k-means clustering, BIRCH, Hierarchical, Expectation-maximization (EM), DBSCAN, OPTICS, Mean-shift

종류별

3D Machine Learning

인공신경망 (Artificial Neural Networks; ANN)

인공 뉴런 (Artificial neuron)

퍼셉트론 (Perceptron), Sigmoid neuron

합성함수 (Combination function) & 활성함수 (Activation function)

Sigmoid function, Rectified linear units (ReLU), 1x1 Convolution

손실 함수 (Loss function) or Cost function

Softmax, Sum of squares (Euclidean), Hinge / Margin, Cross entropy, Infogain, Accuracy and Top-k

알고리즘

다층 퍼셉트론 (Multilayer perceptron) (MLP), Feed-forward Neural Network (FNN), Long short-term memory (LSTM), Autoencoder, 자기조직화지도 (Self-organizing map) (SOM), Network In Network (NIN), Adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS)

딥 러닝 (Deep learning)

심층 신경망 (Deep neural network) (DNN), 합성곱 신경망 (Convolutional neural network) (CNN) & Regions with Convolutional Neural Network (RCNN, R-CNN, SSD), 순환 신경망 (Recurrent neural network) (RNN), Gated Recurrent Unit (GRU), 제한 볼츠만 머신 (Restricted Boltzmann Machine) (RBM), 심층 신회 신경망 (Deep Belief Network) (DBN), 심층 Q-네트워크(Deep Q-Networks), Deep hyper network (DHN), Deconvolutional Network, Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (FCN), Generative Adversarial Networks (GAN), Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation, Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions (Dilated Convolutions), Dynamic Routing Between Capsules (Capsules Network), YOLO, Path Aggregation Network for Instance Segmentation (PANet), Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks (pix2pix), CycleGAN, BicycleGAN, SlowFast, Kinetics, AVA, MelGAN, EfficientDet, SinGAN, Panoptic Segmentation, U-Net, MONAI, CenterNet, DeepLab, HRNet, OCRNet, ResNeSt

Models

GoogLeNet, LeNet, AlexNet, ReNet, RCNN, SPPnet, Fast R-CNN, Faster R-CNN, VGG, SqueezeNet, PointNet, Mask R-CNN, MaskLab, OSMN (Video Segmentation), ColorNet, EfficientNet

Problems

차원 축소 (Dimensionality reduction)

Curse of dimensionality, Factor analysis, CCA, 독립 성분 분석 (ICA), LDA, 음수 미포함 행렬 분해 (NMF), 주성분 분석 (PCA), t-SNE

과소적합 (Underfitting) & 과적합 (Overfitting)

Early stopping, Model selection, Normalization, Regularization (L1, L2, Dropout), Generalization

초기화 (Initialization)

Xavier Initialization

ETC

편향-분산 딜레마 (Bias-variance dilemma), Vanishing gradient problem, Local minimum problem, Batch Normalization, 표준화 (Standardization), AutoML

최적화 (Optimization)

Hyperparameter, 담금질 모사 (Simulated annealing), Early stopping, Feature scaling, Normal Equation, 경사 하강법 (Gradient descent), Stochastic gradient descent (SGD), 오류역전파 (Backpropagation), Convex optimization, Performance Tuning, im2col, Dense-Sparse-Dense Training for Deep Neural Networks (DSD), Deep Compression, Pruning Neural Networks, Shake-Shake regularization, Accurate Large Minibatch SGD

ETC

Libraries

OpenCV, Deeplearning4j (DL4J), Torch, PyTorch, 테아노 (Theano), Caffe, TensorFlow, MMDetection, ConvNetJS, cuDNN, Netscope, Microsoft Azure Machine Learning Studio, OpenPose, DensePose, Keras, tiny-dnn, Detectron, Stanford CoreNLP, Aifiddle, Kubeflow, OpenNMT, alibi-detect, Flashlight (facebook), MediaPipe, Weights and Biases

Dataset

MNIST (손 글씨 데이터), ImageNet, CIFAR-10, TinyImages, PASCAL VOC, COCO, AVSS, YouTube-VOS

Annotation tools

labelme, cvat, f-BRS, COCO Annotator

See also

인공지능, 자동 로봇, 생체 정보학, 컴퓨터 지능, 컴퓨터 시각, 데이터 마이닝, 패턴 인식, 빅데이터

Unknown keyward

Classification, Anomaly detection, Association rules, Reinforcement learning, Structured prediction, Feature engineering, Feature learning, Online learning, Semi-supervised learning, Unsupervised learning, Learning to rank, Grammar induction, Local outlier factor, Minimum Description Length (MDL), Bayesian MAP, Structural Risk Minimization (SRM), Long Narrow Valley, Word2vec, Autoregressive integrated moving average (ARIMA)

Documentation

Bayesian probability

Bayesian Reasoning and Machine Learning
http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/pmwiki/pmwiki.php?n=Brml.Online
http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/textbook/020217.pdf
020217_-_Bayesian_Reasoning_and_Machine_Learning.pdf

Deep learning

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (AlexNet)
http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf
http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
ImageNet_Classification_with_Deep_Convolutional_Neural_Networks.pdf
[한글 번역] 깊은 컨볼루셔널 신경망을 이용한 이미지네트(ImageNet) 분류
ImageNet_Classification_with_Deep_Convolutional_Neural_Networks_-_ko.pdf
Going deeper with convolutions (GoogleNet)
http://arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdf
Going_deeper_with_convolutions.pdf
번역: GoogleNet
특집원고 딥하이퍼넷 모델 (Deep Hypernetwork models) (서울대학교/장병탁)
Deep_Hypernetwork_models_201508.pdf
[Mocrosoft] Deep Residual Learning for Image Recognition (Winner ILSVRC2015)
Deep_Residual_Learning_for_Image_Recognition(Winner_ILSVRC2015)_Microsoft.pdf
[Microsoft] Fast R-CNN, Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks (Winner ILSVR2015)
Fast_R-CNN,Towards_Real-Time_Object_Detection_with_Region_Proposal_Networks(Winner_ILSVR2015)_Microsoft.pdf
Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation
http://cvlab.postech.ac.kr/research/deconvnet/
Deep EXpectation of apparent age from a single image
https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/
Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neural Networks.
Inside_outside_net_detecting_objects_in_context_with_skip_pooling_and_recurrent_neural_networks_2015.pdf
Small Object 탐지방법에 관한 논문.
조대협의 블로그 - 수학포기자를 위한 딥러닝과 텐서플로우의 이해
http://bcho.tistory.com/1208
Machine_learning_ebooks_-_Machine_learning_for_those_who_abandon_math.pdf
Densely Connected Convolutional Networks (DenseNets)
Deep learning CVPR2017 최고 논문상
Deep Learning Interviews book: Hundreds of fully solved job interview questions from a wide range of key topics in AI.
딥러닝 인터뷰 북
머신러닝을 배우는 석/박사 과정 및 구직자들을 위한 실전 질문과 솔루션 모음
인쇄본 구입도 가능하지만, 전체 PDF는 무료로 공개

Tutorials

딥러닝 제대로 시작하기 (지은이 오카타니 타카유키/옮긴이 심효섭)
Deep_Learning_-Takayuki_Okatani-2015-_sample.pdf
머신러닝 입문 가이드 - IDG Deep Dive
http://www.itworld.co.kr/techlibrary/97428
IDG_DeepDive_Machine_learning-20160113.pdf
딥러닝의 이해 (미발간; 2016-08-22 ver)
Understanding_deep_learning_0822.pdf
Fundamental of Reinforcement Learning
https://www.gitbook.com/book/dnddnjs/rl/details
Fundamental_of_Reinforcement_Learning.pdf
모두의연구소 - 강화 학습의 기본
Deep Learning Papers Reading Roadmap (딥러닝 논문 로드맵)
https://github.com/songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap/blob/master/README.md
Deep_Learning_Papers_Reading_Roadmap.md.zip
[추천] Machine Learning-based Web Exception Detection (금융보안원 프로젝트 관련 참조사이트!)
https://cloudfocus.aliyun.com/Machine-Learning-based-Web-Exception-Detection-89782?spm=a2c1b.a2c1b4.a2c1b4.16.ZSQoEd
Machine_Learning-based_Web_Exception_Detection_-Insights_and_Trends-_Alibaba_Cloud_Focus.pdf
머신러닝 기초 1~57편 (잡동사니 탐구 - 참스터디 ePaiai : 네이버 블로그)
http://sams.epaiai.com/220498694383
Microsoft, ML for Beginners 강의 공개
MS Azure Clouds Advocates 팀이 만든 12주, 24강짜리 커리큘럼
Scikit-learn을 이용한 클래식 머신러닝 강의 (딥러닝은 별도 AI 강의로 나올 예정)
https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners

Compress model

Deep Compression and EIE - Deep Neural Network Model Compression and Efficient Inference Engine
Deep_compression_and_EIE_PPT.pdf
Learning bothWeights and Connections for Efficient Neural Networks
Learning_both_weights_and_connections_for_efficient_neural_networks_2015.pdf

Convolutional neural network

Reveal.js를 사용한 CNN 프레젠테이션 (Presentation).
Author - 나
Reveal-ml.tar.gz
Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition
http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf
Gradient-Based_Learning_Applied_to_Document_Recognition.pdf
Visualizing and Understanding Convolutional Neural Networks
http://arxiv.org/abs/1311.2901
1311.2901v3.pdf
Compressing CNN for Mobile Device (Samsung) - CNN 모델 압축의 필요성 etc ...
[http://mlcenter.postech.ac.kr/files/attach/workshop_fall_2015/삼성전자_김용덕_박사.pdf](http://mlcenter.postech.ac.kr/files/attach/workshop_fall_2015/삼성전자_김용덕_박사.pdf)
Samsung_-_Compressing_CNN_for_Mobile_Device.pdf
Using Filter Banks in Convolutional Neural Networks for Texture Classification
https://arxiv.org/abs/1601.02919

Deep belief network

The Applications of Deep Learning on Traffic Identification
Us-15-Wang-The-Applications-Of-Deep-Learning-On-Traffic-Identification-wp.pdf
https://www.blackhat.com/docs/us-15/materials/us-15-Wang-The-Applications-Of-Deep-Learning-On-Traffic-Identification-wp.pdf

Deconvolution neural network

Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation
http://cvlab.postech.ac.kr/research/deconvnet/
https://arxiv.org/abs/1505.04366
1505.04366.pdf

Segmentation

Learning to Segment (Facebook Research)
https://research.fb.com/learning-to-segment/
DeepMask+SharpMask as well as MultiPathNet.
Recurrent Instance Segmentation
https://arxiv.org/abs/1511.08250
1511.08250.pdf
Slideshare - Single Shot MultiBox Detector와 Recurrent Instance Segmentation
vid2vid
https://github.com/NVIDIA/vid2vid
Pytorch implementation for high-resolution (e.g., 2048x1024) photorealistic video-to-video translation.
It can be used for turning semantic label maps into photo-realistic videos, synthesizing people talking from edge maps, or generating human motions from poses.

Fire Detection

Fire Detection#Deep learning based에 정리한다.

Background subtraction

Background subtraction#Deep learning based에 정리한다.

LSTM

Long short-term memory에 정리한다.

Learning

Siamese Neural Networks for One-Shot Image Recognition
https://jayhey.github.io/deep%20learning/2018/02/06/saimese_network/
딥러닝에서 네트워크를 학습시킬 때, 매우 많은 트레이닝 데이터가 필요합니다. 이러한 단점을 극복하여 한 레이블 당 하나의 이미지만 있어도 분류할 수 있게 학습시키는게 one-shot learning입니다.

NVIDIA AI Developer Newsletter

[추천] AI Can Transform Anyone Into a Professional Dancer
https://news.developer.nvidia.com/ai-can-transform-anyone-into-a-professional-dancer/
https://arxiv.org/abs/1808.07371
Transforming Standard Video Into Slow Motion with AI
https://news.developer.nvidia.com/transforming-standard-video-into-slow-motion-with-ai/
NVIDIA SPLATNet Research Paper Wins a Major CVPR 2018 Award
https://news.developer.nvidia.com/nvidia-splatnet-research-paper-wins-a-major-cvpr-2018-award/
AI Learns to Play Dota 2 with Human Precision
https://news.developer.nvidia.com/ai-learns-to-play-dota-2-with-human-precision/
[추천] This AI Can Automatically Remove the Background from a Photo
https://news.developer.nvidia.com/this-ai-can-automatically-remove-the-background-from-a-photo/
NVDLA Deep Learning Inference Compiler is Now Open Source
https://devblogs.nvidia.com/nvdla/

Nature

Deep learning of aftershock patterns following large earthquakes
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/9bo9i9/r_deep_learning_of_aftershock_patterns_following/
https://www.nature.com/articles/s41586-018-0438-y
https://drive.google.com/file/d/1DSqLgFZLuNJXNi2dyyP_ToIGHj94raWX/view

Cancer

Deep Neural Networks Improve Radiologists’ Performance in Breast Cancer Screening
https://medium.com/@jasonphang/deep-neural-networks-improve-radiologists-performance-in-breast-cancer-screening-565eb2bd3c9f

Text Generation

Text Generation항목 참조.

VizSeq - A Visual Analysis Toolkit for Text Generation Tasks
https://arxiv.org/abs/1909.05424

Favorite site

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E-book

데이터 분석

Artificial neural network

Convolutional neural network

Segmentation

Deep learning

Deep learning libraries

Andrew Ng

Machine Learning Exercises In Python

Guides

Tutorials

Data pool

Service

기안서에 사용하기 좋은 샘플 이미지

Online demo

References


  1. 태초에 야훼가 혼돈에 질서를 부여하여 천지를 창조한다 

  2. Best_Machine_Learning_Algorithms_10_-2024_ver-_Unite.AI.pdf 

  3. Machine_Learning_-_OpenCV_ML_algorithms.pdf 

  4. S1_nn.pdf 

  5. Sigmoid_Function_of_Artificial_Neural_Network.pdf 

  6. Aistudy.co.kr_-_theory_oh.pdf 

  7. VGG_Convolutional_Neural_Networks_Practical.pdf 

  8. ConvNets_24_April.pdf 

  9. Forward_and_Backward_Propagation_of_the_Convolutional_Layer.pdf 

  10. The_easiest_way_to_understand_CNN_backpropagation.pdf 

  11. A_Look_at_Image_Segmentation_using_CNNs_–_Mohit_Jain.pdf 

  12. Artificial_Intelligence_6-Deep_Learning.pdf 

  13. The_Devil_is_always_in_the_Details_-_Must_Know_Tips_and_Tricks_in_DNNs.pdf 

  14. Openresearch.ai-190921.zip 

  15. Stanford-machine_learning-andrew_ng-lectures.tar.gz 

  16. OLD URL: https://class.coursera.org/ml-005/lecture 

  17. Sanghyuk's Github pages blog using octropress 

  18. SanghyukChun.github.io-006e2ae.tar.gz 

  19. 1ambda.github.io-19962c5.tar.gz 

  20. Machine_Learning_Exercises_In_Python_-_Part_1.pdf 

  21. Machine_Learning_Exercises_In_Python_-_Part_2.pdf 

  22. Machine_Learning_Exercises_In_Python_-_Part_3.pdf 

  23. Machine_Learning_Exercises_In_Python_-_Part_4.pdf 

  24. Machine_Learning_Exercises_In_Python_-_Part_5.pdf 

  25. Machine_Learning_Exercises_In_Python_-_Part_6.pdf 

  26. Machine_Learning_Exercises_In_Python_-_Part_7.pdf 

  27. Machine_Learning_Exercises_In_Python_-_Part_8.pdf 

  28. Samsung_software_membership_-_Neural_network_01.pdf 

  29. Samsung_software_membership_-_Neural_network_02.pdf 

  30. GPU_-how_much_faster_than_CPU-_NeoBrain.pdf 

  31. 1ambda.github.io-master-5c58cab.zip 

  32. Gitbook_-leonardoaraujosantos-_artificial-inteligence.pdf 

  33. 170915_Tensorflow_Seminar_From_Deep_Learning_Theory_to_Practice_-_POSTECH.pdf 

  34. Fueling_the_Gold_Rush_-The_Greatest_Public_Datasets_for_AI-Startup_Grind-_Medium.pdf