통계를 공부하면서 업데이트하는 블로그입니다. 새로 개설했어요 !
데이터 공부를 많이 하는 편이라서 python에 대한 글을 많이 올릴텐데,
현재는 딥러닝에 관한 책 한권을 공부 중이라서 책 관련 포스팅을 계속 올릴 것 같네요.
<목차>
첫째마당 딥러닝 시작을 위한 준비 운동
1장 나의 첫 딥러닝
2장 딥러닝을 위한 기초 수학
둘째마당 딥러닝의 동작 원리
3장 가장 훌륭한 예측선 긋기: 선형 회귀
4장 오차 수정하기: 경사 하강법
5장 참 거짓 판단 장치: 로지스틱 회귀
셋째마당 신경망의 이해
6장 퍼셉트론
7장 다층 퍼셉트론
8장 오차 역전파
9장 신경망에서 딥러닝으로
넷째마당 딥러닝 기본기 다지기
10장 모델 설계하기
11장 데이터 다루기
12장 다중 분류 문제 해결하기
13장 과적합 피하기
14장 베스트 모델 만들기
15장 선형 회귀 적용하기
다섯째마당 딥러닝의 활용
16장 이미지 인식의 꽃, CNN 익히기
17장 딥러닝을 이용한 자연어 처리
18장 시퀀스 배열로 다루는 순환 신경망(RNN)
19장 세상에 없는 얼굴 GAN, 오토인코더
20장 전이 학습을 통해 딥러닝의 성능 극대화하기
심화학습
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