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Python & Pytorch

최신순 A-Z Z-A 인기순

Python 문법, NumPy, Pandas, PyTorch를 이용한 데이터 처리 및 머신러닝 구현 가이드를 모았습니다.

4-2. 신경망 기초: 로지스틱 회귀

로지스틱 회귀 모델 구현, 시그모이드 함수, 이진 분류

4-3. 신경망 기초: 다층 퍼셉트론 (MLP)

MLP 구조, 활성화 함수, 역전파

4-4. PyTorch: 신경망 모델 구현

nn.Module, nn.Linear, 활성화 함수 구현

4-5. PyTorch: 손실 함수와 옵티마이저

손실 함수 선택, 옵티마이저 설정, 학습 루프

4-6. PyTorch: 모델 학습, 검증, 테스트

학습 과정, 검증 데이터, 테스트 데이터, 평가 지표

5-1. 딥러닝 심화: 활성화 함수

시그모이드, ReLU, Leaky ReLU, ELU, 활성화 함수 선택

5-2. 딥러닝 심화: 최적화 기법 - 경사 하강법

경사 하강법의 종류, SGD, Momentum, Adam

5-3. 딥러닝 심화: 정규화

L1, L2 정규화, Dropout, 배치 정규화

5-4. 딥러닝 심화: 과적합 방지

과적합의 이해, 조기 종료, 데이터 증강

6-1. 합성곱 신경망 (CNN) 기초

합성곱 연산, 풀링, CNN 구조

6-2. CNN: LeNet, AlexNet

LeNet, AlexNet 구조, 이미지 분류

6-3. CNN: ResNet, DenseNet

ResNet, DenseNet 구조, 잔차 연결

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