S15L02 – 조정된 R-제곱
회귀 분석에서 조정된 R-제곱 이해하기: 종합 가이드 목차 R-제곱 소개 R-제곱의 한계 조정된 R-제곱이란? 조정된 R-제곱의 공식 R-제곱에 패널티를 부과하는 이유 조정된 R-제곱 계산: 단계별 실제 예제 조정된 R-제곱 vs. R-제곱 조정된 R-제곱을 사용해야 할 때 결론 추가 읽기 R-제곱…
Chand Sheikh
S15L01 – R제곱
R-제곱 이해하기: 회귀 모델 평가를 위한 필수 지표 목차 왜 회귀에서는 정확도를 사용하지 않을까요? R-제곱이란 무엇인가? R-제곱 계산하기 R-제곱 값 해석하기 R-제곱 사용의 장점 R-제곱의 한계 R-제곱을 넘어서: 수정된 R-제곱 실제 응용: 보험료 예측 R-제곱 사용을 위한 모범 사례 결론…
S41L01 – DeepSpeech 개요
모질라의 딥 스피치로 심층 NLP 탐구하기 목차 딥 스피치 소개 심층 NLP의 힘 이해하기 실전에서 딥 스피치 시연하기 미래 전망 및 학습 기회 결론 딥 스피치 소개 딥 스피치는 최첨단 음성 인식 시스템을 개발하는 것을 목표로 하는 모질라의 오픈 소스…
S40L12 – 간단한 숫자 분류기
Translation: html 케라스와 MNIST를 사용한 숫자 분류를 위한 간단한 신경망 구축 목차 숫자 분류를 위한 신경망 소개 MNIST 데이터셋 이해하기 환경 설정 MNIST 데이터셋 로드 및 탐색 데이터 전처리: 형태 변환 및 원-핫 인코딩 케라스를 사용한 신경망 모델 구축 모델…
S40L11 – 역전파
**Translation:** html 신경망의 학습 방법 이해: 종합 가이드 목차 신경망 소개 신경망에서 가중치의 역할 경사 하강법 이해 최적화 도구: 학습 효율성 향상 비용 함수 최소화 실용 예제: 신경망을 이용한 이미지 처리 결론 신경망 학습 과정: 주요 요점 참고 문헌 자주…
S40L10 – 활성화 함수의 종류
딥 러닝의 활성화 함수에 대한 종합 가이드 목차 활성화 함수란 무엇인가? 이진 스텝/임계값 활성화 함수 로지스틱 시그모이드 활성화 함수 하이퍼볼릭 탄젠트(Tanh) 활성화 함수 정류 선형 유닛(ReLU) 고급 활성화 함수 리키 ReLU 지수 선형 유닛(ELU) 가우시안 오류 선형 유닛(GELU) 소프트플러스 스케일된…
S40L09 – 활성화 함수
신경망에서 활성화 함수 이해: 목적, 유형 및 응용 목차 활성화 함수란 무엇인가? 활성화 함수의 목적 활성화 함수의 작동 원리 일반적인 활성화 함수 유형 적절한 활성화 함수 선택하기 실용 예제: 파이썬으로 활성화 함수 구현하기 일반적인 도전 과제와 해결책 결론 자주 묻는…
S40L08 – 신경망, 내부에서의 계산
html 신경망의 계산 메커니즘 이해하기 신경망은 인공 지능(AI) 분야에 혁신을 가져왔으며, 이미지 인식에서 자연어 처리에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 지원하고 있습니다. 이러한 정교한 시스템의 핵심에는 기계가 데이터로부터 학습할 수 있게 하는 복잡한 계산이 있습니다. 본 기사는 행렬 곱셈, 활성화 함수, 바이어스…
S40L07 -신경망 – 일반화, 단순화, 필터 크기
html 신경망의 일반화 및 과적합 이해: 종합 가이드 목차 신경망 소개 일반화란 무엇인가? 과적합 이해하기 과적합 방지에서 은닉층의 역할 실용 예제: Python으로 신경망 구축하기 일반화 향상 전략 결론 신경망 소개 인간 두뇌의 구조에서 영감을 받은 신경망은 정보를 처리하고 전달하는 상호…
S40L06 – 신경망 – 활성화 값과 과적합 개념
html 신경망의 신비 풀기: 파라미터, 레이어 및 활성화 함수 이해하기 목차 신경망 소개 신경망이란 무엇인가? 구성 요소 분석 신경망의 파라미터 파라미터 수 활성화 값 및 함수 활성화란? 활성화 함수 신경망의 레이어 은닉 레이어 및 네트워크 복잡성 신경망의 편향 일반화 및…
S40L05 – 신경망 – 입력층을 위한 데이터 변환 과정
신경망에 이미지 데이터 공급하기: 종합 가이드 인공지능의 급속히 발전하는 분야에서, 신경망은 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 영역에서 발전을 이끄는 핵심 기술로 돋보입니다. 효과적인 신경망을 구축하는 기본적인 측면은 이미지 데이터를 이 모델에 어떻게 공급하는지를 이해하는 것입니다. 이 가이드는 이미지 데이터를…
S40L04 – 숫자를 이용한 데이터 표현
머신러닝 및 딥러닝을 위한 데이터 형식 및 표현에 대한 종합 가이드 목차 데이터 형식 소개 텍스트 데이터 및 자연어 처리(NLP) 머신러닝에서의 범주형 및 수치형 데이터 머신러닝을 위한 이미지 데이터 처리 오디오 데이터 표현 그래프 데이터 및 그 응용 딥러닝: 데이터…
S40L03 – 왜 신경망인가
html 현대 머신러닝에서 신경망의 필요성 이해 목차 소개 왜 신경망일까? 사례 연구: 최적의 스마트폰 판매 예측 복잡한 데이터 구조 처리 딥러닝 대 전통적 머신러닝 신경망의 해부학 신경망의 계층 뉴런 이해하기 신경망이 예측을 만드는 방법 결론 소개 머신러닝은 데이터 분석, 예측…
S40L02 – 뉴런
html 뉴런과 인공지능에서의 역할 이해하기 소개 다시 오신 것을 환영합니다! 이 글에서는 생물학적 뉴런과 인공 뉴런 모두에 대한 매혹적인 세계를 탐구합니다. 뉴런을 이해하는 것은 우리의 뇌가 어떻게 기능하는지 파악하고 인공지능(AI) 분야에서 이러한 기능을 어떻게 모방할 수 있는지를 이해하는 데 기본적입니다.…
S40L01 – 자연어 처리, 딥러닝, 딥 자연어 처리
자연어 처리(NLP), 딥 러닝 및 딥 NLP 이해하기: 종합 가이드 목차 자연어 처리(NLP)란 무엇인가? 딥 러닝(DL) 소개 NLP와 DL의 교차점: 딥 NLP(DNLP) 딥 NLP가 전통적인 NLP를 능가하는 이유 딥 NLP의 응용 분야 딥 NLP 시작하기 딥 NLP의 최신 프로젝트 결론…
S39L07 – 여러 모델을 사용하는 텍스트 분류기 구축 계속
NLP에서 여러 모델을 사용하여 텍스트 분류기 구축하기: 종합 가이드 목차 NLP에서 텍스트 분류 소개 데이터셋 개요 TF-IDF 벡터화를 통한 데이터 전처리 모델 선택 및 구현 1. 선형 서포트 벡터 분류기 (LinearSVC) 2. 나이브 베이즈 3. K-최근접 이웃 (KNN) 4. XGBoost…
S07L03 – 다중 선형 회귀의 이면 – 파트 2
html 다중 선형 회귀 마스터하기: 범주형 변수 인코딩에 대한 포괄적인 가이드 목차 회귀 모델에서 범주형 데이터 이해하기 레이블 인코딩 vs. 원-핫 인코딩 파이썬과 주피터 노트북을 사용한 실습 시연 라이브러리 가져오기 데이터셋 로드 및 탐색 범주형 특성의 레이블 인코딩 범주형 특성의…
S07L02 – 다중 선형 회귀의 이면 – 1부
다중 선형 회귀 이해: 모델 구축의 이면 목차 다중 선형 회귀 소개 데이터셋 이해하기 모델 선택: 왜 다중 선형 회귀인가? 다중 선형 회귀의 가정 데이터 전처리: 범주형 변수 인코딩 원-핫 인코딩 레이블 인코딩 일반적인 함정: 더미 변수 함정과 다중공선성 회귀…
S07L01 – 파이썬에서 다중 선형 회귀
html 파이썬에서 다중 선형 회귀 마스터하기: 종합 가이드 파이썬에서 다중 선형 회귀를 사용하여 예측 분석의 힘을 활용하세요. 데이터 과학 애호가이든 숙련된 전문가이든 관계없이 이 가이드는 강력한 파이썬 라이브러리를 사용하여 다중 선형 회귀 모델을 구축, 평가 및 최적화하는 방법을 안내합니다. 데이터…
S06L03 – 파이썬에서 선형 회귀 구현 – 2부
html Python에서 선형 회귀 구현 및 평가: 종합 가이드 선형 회귀 소개 선형 회귀는 머신러닝과 데이터 분석에서 가장 기본적이고 널리 사용되는 알고리즘 중 하나입니다. 이는 관측된 데이터에 선형 방정식을 적합시켜 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 모델링합니다. 이…
S06L02 – 파이썬으로 선형 회귀 구현 – 파트 1
Python에서 선형 회귀 모델 구축을 위한 단계별 가이드 Python에서 선형 회귀를 구현하는 이 포괄적인 가이드를 통해 데이터 기반 의사 결정의 힘을 활용하세요. 데이터 과학 초보자이거나 머신 러닝 기술을 향상시키고자 하는 분들에게 이 튜토리얼은 데이터셋 이해부터 정확한 예측에 이르기까지 전체 과정을…
S06L01 – 선형 회귀의 작동 및 비용 함수
html 선형 회귀 이해하기: AI 및 머신 러닝의 기초 목차 선형 회귀란 무엇인가? 선형 회귀의 주요 구성 요소 가설 함수 매개변수: B0와 B1 예제 이해하기: 나이 vs 체중 비용 함수 최적 솔루션 찾기 도전 과제: 국소 최소값 결론 선형 회귀란…
S05L08 – 과제 해결 및 원-핫 인코딩 – 파트 02
머신러닝을 위한 데이터 준비: 결측값 처리, 인코딩 및 균형 맞추기 목차 요약: 원-핫 인코딩 기초 결측값 처리 날짜 특성 다루기 원-핫 인코딩 재검토 불균형 데이터 처리 데이터 분할 특성 스케일링 결론 요약: 원-핫 인코딩 기초 이전 세션에서는 범주형 변수를 머신러닝…
S05L07 – 과제 해결 및 원-핫 인코딩 – 파트 01
html 데이터 전처리 종합 가이드: 파이썬을 활용한 원-핫 인코딩 및 결측 데이터 처리 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 데이터 전처리는 모델의 성능과 정확도에 상당한 영향을 미칠 수 있는 중요한 단계입니다. 이 종합 가이드는 원-핫 인코딩, 결측 데이터 처리, 특징 선택…
S05L06 – 과제 및 팁
html Python을 활용한 데이터 과학 기법으로 비 예측하기: 종합 가이드 기상 조건, 특히 강수량을 예측하는 것은 농업, 항공, 이벤트 기획과 같은 다양한 분야에서 중요한 과제입니다. 데이터 과학과 머신러닝 기법을 활용하여 상당한 정확도로 비를 예측할 수 있는 견고한 모델을 구축할 수…