수업소개와 개요

출처

edwith, https://www.edwith.org/, 머신러닝과 딥러닝 BASIC


소개

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  • 방가방가 홍콩과기대 김성훈임
  • 내가 하고 있는 연구는 머신러닝, 딥러닝이고 재밌음
  • 여러분과 공유하려고 비디오 만듦

세기의 대결

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  • 이세돌 vs 알파고 다들 알죠?
  • 바둑은 오직 사람만이 할 수 있다는 편견을 깼음
  • 많은 질문이 쏟아짐

그에 대한 대답

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  • 맨 왼쪽 유명한 사람임 이름은 오른쪽 아래에 있음
  • 머신러닝 = 수퍼파워라 함
  • 의사결정할 때 머신러닝 이용하자
  • 이 비디오를 만든 이유는 많으 사람들이 수퍼파워 가져보자는 마음이었음

이 비디오를 이해할 수 있는 사람

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  • 누구나 들을 수 있음
  • 수포자도 들을 수 있음
  • 정도의 식만 이해할 줄 알면 됨
  • 머신러닝 알고리즘이 잘 구현된 툴이 있기 때문에 안에 무엇이 들어있는지 모르는 블랙박스처럼 잘 활용 가능함
  • 그래도 블랙박스를 잘 알아야 좋은 출력값이 나옴
  • Tensorflow와 Python으로 구현해봐도 좋음

목표

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  • 머신러닝에 대한 기본을 이해하였으면 좋겠음
  • Linear regression, Logistic regression은 쉬우면서도 파워풀함
  • 위 알고리즘을 이해하면 Deep Learning도 쉬워짐
  • Neural networks, Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network가 다 입러닝임
  • Tensorflow와 Python으로 문제도 풀 수 있음

수업 구성

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  • 지하철타면서 볼 수 있게 수업은 10분정도만 할 것
  • 수업과 Tensorflow로 프로그래밍 하는 것 두 가지 있음

참고하면 좋을만한 것

8

  • 제곧내

앞으로 무엇을 배우나

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  • 머신러닝 기본 개념
  • 중요한 Linear regression, Logistic regression
  • Vector로 처리하기
  • 나머지는 위 과정을 하면 쉽게 활용 가능

다음 강의에서 봐요

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