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솜씨좋은장씨
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평소에 공부하면서 딥러닝에 대한 기초적인 개념은 까먹고 있는 것 같아 패스트 캠퍼스의 강의를 통해 딥러닝에 대해서 처음부터 차근차근 다시 살펴보며 공부하기로 하였습니다. 앞으로 강의를 듣고 강의에서 기억했으면 좋겠다 하는 내용에 대해서 하나씩 적어보려합니다. 딥러닝의 전체 구조 딥러닝의 구조를 간단하게 살펴보면 Data를 Model에 넣고 예측 (Logit) 하고 예측한 값에 대해서 얼마나 틀렸는지 (Loss, 오류율)를 계산 한 후 이 오류율을 최소화하는 작업(Optm)을 거쳐 다시 그 값을 Model에 넣고 Loss가 최소화 될때까지 반복한 뒤 결과(Result)를 도출하는 방식입니다. 학생이 문제집을 풀었을때 틀린 갯수가 가장 적어지기 위해서 공부를 하는 것에 비유를 들어보면 학생이 문제집을 사서(..
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이 글은 아래링크의 강의를 보고 공부했던 내용을 정리한 내용입니다. 내용은 아직 공부 초반이라 많이 부족합니다. 공부하면서 점점 보완하여 업데이트 하도록 하겠습니다. 딥러닝 입문에서 활용까지 케라스(Keras) | T아카데미 온라인강의 1. 딥러닝 레이어(Layer)에 대한 개념을 '블록'에 비유하여 설명한다. 2. 케라스를 이용한 MLP, CNN, RNN, GAN 모델링 방법에 대해 알아본다. tacademy.skplanet.com Model을 구성하는 Network, Objective Function, Optimizer Model을 크게 3가지로 나누어 본다면 Network / Objective Function / Optimizer 3가지로 볼 수 있습니다 이 세가지를 레고 사람 블럭 에 비유하면 N..