ML & DL

텐서플로 공식 블로그 튜토리얼 - 기본 이미지 분류 코드 학습

부스팅 알고리즘의 개념과 그 종류 중 하나인 AdaBoost, GBM 소개

RandomForest의 개념과 사이킷런에서의 활용법

앙상블의 기초개념 학습

DecisionTree의 기초적인 내용을 이해하고, 사이킷런에서 실행해보기

순환신경망 모델에서 사용되는 LSTM 레이어의 소개

ImageDataGenerator 를 활용하여 이미지 데이터를 부풀려 학습에 이용하기

예제 데이터 셋을 통해 모델을 만들고, 성능 평가를 해보자

간단한 이미지 예제 데이터로 CNN 모델 만들고 학습시키기

CNN 모델에서 사용되는 레이어의 기본적인 소개

피마 인디언 당뇨병 데이터셋을 이용하여 다층 퍼셉트론 모델 만들기

케라스에서 뉴런의 입출력을 연결하는 Dense 클래스에 대해 알아보기

딥러닝에서 사용되는 뉴런의 개념을 알아보기

학습한 모델을 파일로 저장하고, 불러와서 다시 사용하는 간단한 방법 소개

사이킷런에서 제공하는 스케일링 관련 클래스 활용하기

사이킷런에서 제공하는 인코딩 클래스 활용하기

딥러닝모델 시각화에 대한 간단한 소개

모델의 성능 평가에 사용되는 지표들을 알아보자

딥러닝모델이 과적합되기 전에 모델 학습을 조기 종료시켜보자.

딥러닝모델의 학습과정을 matplotlib을 활용해 확인해보자

케라스 모델에서 batch size와 epoch의 개념 학습

ML/DL 모델 학습을 위한 데이터셋 관련 개념 학습

케라스로 딥러닝 모델을 만들어 나가는 기본 과정을 대략적으로 알아보자

사이킷런의 사용하기 위해 기본 구조를 학습해보자