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Machine learning
- Wikipedia (en) 기계학습에 대한 설명
- 기계 학습 (Machine Learning) - OpenCV 기계 학습 알고리즘 [^0]
- UNIVERSITY OF OXFORD: COMPUTER SCIENCE: Machine Learning: 2014-2015 Course materials (옥스포트 대학 머신러닝 교재및 비디오)
- 기계 학습의 역사 1
- 기계 학습의 역사 2
- 파라미터 조정과 학습
- Team AI Korea : We do Artificial Intelligence
- [추천] Mad for Simplicity - Enginius/Machine Learning (머신러닝 관련 컨텐츠 다수 보유, 깔끔하게 잘 정리했음)
- [추천] HUB-AI - AI STUDY (AI관련 스터디 자료 다수 보유)
- 수학을 포기한 직업 프로그래머가 머신러닝 학습을 시작하기위한 학습법 소개
- 머신러닝을 위한 기초 수학 살펴보기 by mingrammer
- [추천] Browse state-of-the-art
E-book
- [추천] 로보틱스와 머신 러닝/인공지능 무료 교재 추천 15권
- The Element of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction – T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman (2009)
- Introduction to Machine Learning – A. Shashua (2008)
- Deep Learning – An MIT Press book in preparation - Y. Bengio (2015)
- Learning Deep Architectures for AI – Y. Bengio (2009)
- Gaussian Process for Machine Learning – C. Rasmussen, C. Williams
- Reinforcement Learning – C. Weber, M. Elshaw, N. Mayer (2008)
- Reinforcement Learning: An Introduction – R. Sutton, A. Barto (1998)
- Bayesian Reasoning and Machine Learning – D. Barber (2014)
데이터 분석
Artificial neural network
- Wikipedia (en) 인공신경망에 대한 설명
- 신경망 - Data Mining [^1]
- 인공신경망(Artificial neural network)의 Sigmoid Function [^2]
- [추천] 신경망 이론 : 오창석 [^3] (몇 가지 활성화 함수 (Activation function)에 대한 풀이 존재)
- MLWiki (주로 Deep Learning를 포함한 뉴럴 네트워크를 설명할 것이다)
- Study/Artificial Intelligence: 인공 신경망(Artificial Neural Network)
- A Neural Network in 11 lines of Python (Part 1) (Python코드로 직접 Neural Network를 작성한다)
Convolutional neural network
- Wikipedia (en) CNN에 대한 설명
- LeNet-5, convolutional neural networks
- TensorFlow - (5) MNIST - CNN
- [추천] VGG Convolutional Neural Networks Practical [^4] (순차적으로 CNN을 풀어가는 예제)
- Convolutional Neural Networks (Convolutional, Max-Pooling, Fully-Connected의 공식과 Backpropagation)
- SlideShare: Backpropagation in Convolutional Neural Network
- 손고리즘ML : Middle Learning = Shallow + Deep Machine Learning
Segmentation
- [추천] A LOOK AT IMAGE SEGMENTATION USING CNNS [^8] (CNN)
Deep learning
- Wikipedia (en) 딥러닝에 대한 설명
- 입문자를 위한 딥러닝 튜토리얼
- 딥 러닝을 이용한 한국어 의존 구문 분석
- 딥 러닝 (Deep Learning) , 한번 살펴보고 가실께요
- Welcome to Deep Learning
Deep learning libraries
- Wikipedia (en) Comparison of deep learning software
- Deep Learning Comp Sheet: Deeplearning4j vs. Torch vs. Theano vs. Caffe vs. TensorFlow
- 어떤 Deep Learning Library를 선택해야하나요?
- [추천] Evaluation of Deep Learning Toolkits
Andrew Ng
- [추천] Coursera - Machine Learning - Stanford - by Andrew Ng [^12][^13]
Machine Learning Exercises In Python
- Part 1 - Simple Linear Regression [^17]
- Part 2 - Multivariate Linear Regression [^18]
- Part 3 - Logistic Regression [^19]
- Part 4 - Multivariate Logistic Regression [^20]
- Part 5 - Neural Networks [^21]
- Part 6 - Support Vector Machines [^22]
- Part 7 - K-Means Clustering & PCA [^23]
- Part 8 - Anomaly Detection & Recommendation [^24]
Guides
- Deeplearning4j #2 예제 MNIST
- Classifying MNIST digits using Logistic Regression
- 심화 학습 (Deep Learning)
- 삼성소프트웨어멤버십: 인공신경망 Neural Network #1 (C++ 코드로 간단한 Neuron구현)[^25]
- 삼성소프트웨어멤버십: 인공신경망 Neural Network #2 (C++ 코드로 간단한 Feedforward neural network구현) [^26]
- Number plate recognition with Tensorflow (자동차 번호판 인식)
- [추천] GPU: how much faster than CPU? [^27] (잘 알려진 딥러닝 모델 구조들에 대해서, GPU와 CPU에서의 forward time을 비교)
Tutorials
- WikiDocs - Deep Learning 이론과 실습 (개정중)
- [추천] WikiDocs - Machine Learning 강의노트
- [추천] Gihub - 1ambda - Data Analysis [^28]
- UFLDL Tutorial (Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)
- opentutorials - 머신러닝
- [추천] GitBook - leonardoaraujosantos > Artificial Inteligence [^29]
- [추천] '머신러닝_김성훈교수님' 카테고리의 다른 글
- [추천] 170915 Tensorflow 세미나 딥러닝 이론에서 실습까지 - POSTECH [^30]
- 강화 학습(Reinforcement Learning)을 이해하는 데 필요한 선수 지식을 정리한 페이지
- [추천] Neural Networks : Zero to Hero - 신경망 개발을 밑바닥 부터 코딩 | GeekNews
- Tesla의 AI 총괄이었던 Andrej Karpathy가 만드는 신경망 개발 코스
- 역전파(backpropagation)의 기본부터 시작해서 최신 GPT같은 딥신경망까지 개발
- 언어모델은 딥러닝을 배우기에 좋음. 나중에 컴퓨터 비전 같은 곳으로 확장해 가더라도 대부분의 학습내용이 즉시 적용 가능
- [원문] Neural Networks: Zero To Hero
- [원문] aie-book/resources.md at main · chiphuyen/aie-book
- Chip Huyen이 "AI Engineering" 책을 쓰면서 참고했던 1200개 이상의 링크와 1000개 이상의 AI Github Repo중에서 가장 도움 되는 것들만을 추린 것
Data pool
- Fueling the Gold Rush: The Greatest Public Datasets for AI [^31] (AI를 위한 데이터 셋 모음!)
Service
- Aifiddle - Design, Train & Share AI Models from your browser (딥러닝 모델을 브라우저에서 손쉽게 조립할 수 있다)
- PlayGround - Tinker With a Neural Network Right Here in Your Browser. Don’t Worry, You Can’t Break It. We Promise (모델의 레이어 사이 데이터 전달 그래프가 비쥬어블하게 출력됨)
- DeepL Translate: The world's most accurate translator
- 검색엔진 Kagi가 제공하는 "웹상의 모든 것에 대한 요약 생성" 도구
- Universal Summarizer - 모든 것을 요약해드립니다 | GeekNews
기안서에 사용하기 좋은 샘플 이미지
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