DL|ML49 <혼자 또는 같이하는 머신러닝 스터디 잼> Intro to Machine Learning Course 요약 첫 번째 코스 Intro to Machine Learning Course의 요약이다. 티셔츠에 한 걸음 다가간다. Comptetitions Contributor도 받았다. 오예~ Lesson 2. Basic Data Exploration pandas.DataFrame.describe() : dataframe 통계량 요약 pandas.DataFrame.head() : dataframe 첫 5줄(default=5) 확인 pandas.DataFrame.tail() : dataframe 마지막 5줄(default=5) 확인 Lesson 3. Your First Machine Learning Model Dataframe에서 원하는 컬럼 값(feature) 추출하기 melbourne_features = ['Room.. 2021. 4. 2. <혼자 또는 같이하는 머신러닝 스터디 잼> 티셔츠를 받기 위한 머나먼 여정 2018 제로원 해커톤 보아후리스, 2019 cvpr 티셔츠, 2019 iccv 티셔츠, soscon, 2020 Samsung SOSCON 등의 여러 행사에서 받은 옷은 집 앞 마트 갈 때, 산책할 때, 옷 없을 때 남들 눈엔 이미 그것도 별로 옷으로 치진 않는 것 같.. 등등 아주 요긴하다. 개발자가 아닌 내 지인들은 2020도 아니고 2018, 2019는 이제 버리라고 하지만 의외로 빳빳하게 멀쩡한 옷도 있다. 2021의 티셔츠가 없어서 호시탐탐 노리던 중 박해선님&GDE의 이 열렸다. 무료 캐글 코스를 완료하고 모각코 시간에 잘 참여를 하면 머어~ㅅ찐 티셔츠를 주신다고 한다. 그래서 그 말에 솔깃해서 시작하게 되었다. 4월 잘 버텨보자.. 스터디잼 해보다가 정리할만한게 있음 그것도 해보..는걸로ㅋㅋㅋ 2021. 4. 1. [논문 리뷰] Temporal Relational Reasoning in Videos 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 4. 1. Logit이 무엇일까? what is a Logit? 다음의 글을 한국어로 번역한 것 입니다. Logit(이하 로짓으로 표현) 함수는 log-odds function으로도 알려져있습니다. 이 로짓 함수는 0에서 1까지의 확률값과 -∞에서 ∞ 사이의 확률값을 표현해주는 함수입니다. X축이 아니라 Y축에서 0과 1 사이의 값을 제한하는 시그모이드 함수에 대한 역함수입니다. 로짓 함수는 0 - 1의 도메인 내에 존재하기 때문에 이 함수는 확률을 이해하는 데 가장 일반적으로 사용됩니다. Logit 함수는 어떻게 동작하나요? 로짓 함수는 다음과 같이 나타낼 수 있습니다: X가 확률을 나타내는 경우 X(1-X)는 오즈이고 loggit 함수는 오즈의 로그입니다. 함수는 0에서 1 사이의 영역 내에서 그래프를 가로질러 표시되며, 음의 무한대에서 무한대에 이르는 실제 숫자.. 2021. 2. 4. Semantic segmentation, Object Detection, Instance Segmentation의 차이는? Semantic segmentation, Object Detection, Instancee Segmentation의 차이가 무엇인지 잘 설명해준 글이 있어서 번역, 정리 해봅니다. 원문은 이곳을 참조하세요! Q) Semantic segmentation, Object Detection, Instancee Segmentation 차이가 뭔가요? A) Object Detection : Computer vision과 Image processing과 관련된 기술입니다. Object Detection의 목적은 이미지내에서 객체(Object)를 탐지(Detect)하는 것입니다. Semantic Segmentation : 각각의 픽셀에 대해, 어떤 객체의 카테고리(labels)에 들어가는지 모델이 알도록 학습시킨 기술.. 2021. 2. 1. 코세라(Coursera) Generative AdversarialNetworks (GANs) 코스를 끝낸 후의 리뷰 코세라의 Generative AdversarialNetworks (GANs) 코스를 끝냈습니다. 평소 Image-to-Image translation 중 특히 Super Resolution에 관심있기도 하고, GANs 분야엔 정말 다양하고 재미있는 논문이 나온다는 것을 느꼈기 때문에 어영부영 만들던 GANs에 대해 조금 더 차근차근 알고가보자 하는 생각으로 코스를 듣게 되었습니다. 코스는 아래와 같이 3개의 작은 코스들로 이루어져있습니다. Build Basic Generative Adversarial Networks (GANs) : GANs의 구조에 대한 설명, DCGAN, Wasserstein GAN, Conditional GAN Build Better Generative Adversarial Netw.. 2021. 1. 10. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 다음
