05 Chapter 4 여러개의 입력(feature)의 Linear Regression
[lab 04-1] multi-variable Linear Regression을 TensorFlow에서 구현하기
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모두를 위한 딥러닝 - 기본적인 머신러닝과 딥러닝
- 01Chapter 0 오리엔테이션
- 02Chapter 1 머신러닝의 개념과 용어
- 03Chapter 2 Linear Regression의 개념
- 04Chapter 3 Linear Regression cost 함수 최소화
- 05Chapter 4 여러개의 입력(feature)의 Linear Regression
- 06Chapter 5 Logistic(Regression) Classification
- 07Chapter 6 Softmax Regression (Multinomial Logistic Regression)
- 08Chapter 7 ML의 실용과 몇가지 팁
- 09Chapter 8 딥러닝의 기본 개념과 문제 그리고 해결
- 10Chapter 9 Neural Network 1: XOR 문제와 학습방법, Backpropagation
- 11Chapter 10 Neural Network 2: ReLU and 초기값 정하기 (2006/2007 breakthrough)
- 12Chapter 11 Convolutional Neural Networks
- 13Chapter 12 Recurrent Neural Network
- 14[BONUS] Deep Deep Network AWS에서 GPU와 돌려보기 (powered by AWS)
- 15[BONUS] AWS에서 저렴하게 Spot Instance를 터미네이션 걱정없이 사용하기 (powered by AWS)
- 16[BONUS] Google Cloud ML을 이용해 TensorFlow 실행하기
수업 소개와 개요
텐서플로 2.x 버전 코드 다운로드
기본적인 Machine Learning의 용어와 개념 설명
TensorFlow의 설치 및 기본적인 operations (new)
Linear Regression의 Hypothesis와 cost
TensorFlow로 간단한 Linear Regression을 구현 (new)
Linear Regression의 cost 최소화 알고리즘의 원리 설명
Linear Regression의 cost 최소화의 TensorFlow 구현 (new)
multi-variable Linear Regression (new)
[lab 04-1] multi-variable Linear Regression을 TensorFlow에서 구현하기
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