딥러닝의 학습 원리

이 강좌의 강의

• 딥러닝 실습 환경
• 아나콘다 환경 구성
• 가상 환경의 이해
• 가상 환경 구축
• 구글 코랩 환경 구축
• 딥러닝 추가 정보
• 강의 소개
• 인공지능, 머신 러닝, 딥러닝맛보기
• 전통적인 프로그래밍 vs 머신 러닝
• 머신 러닝의 데이터 셋 나누기
• 머신 러닝 학습의 개념
• 머신 러닝의 종류
• 지도학습의 종류
• 머신 러닝과 딥러닝의 차이맛보기
• 딥러닝의 평가 지표
• 함수와 기울기
• 편미분
• 시그모이드 함수맛보기
• 지수와 지수함수
• 로그와 로그함수
• 딥러닝 수학 실습_용어정리
• 딥러닝 수학 실습_평균제곱근 오차
• 딥러닝 수학 실습_경사 하강법과 다중선형회귀
• 딥러닝의 학습 원리재생 중
• 학습 원리_회귀
• 회귀의 학습 과정
• 회귀의 오차 수정
• 분류의 학습 과정
• 로지스틱 회귀의 손실 함수
• 딥러닝 모델 구현_회귀
• 딥러닝 모델 구현_다중선형회귀와 로지스틱 회귀