Study (57) 썸네일형 리스트형 [모두의 딥러닝](keras) #2-2. 선형 회귀(Linear regression) 코딩으로 구현하기 '모두의 딥러닝' 개정 2판의 예제 코드를 이용하여 공부한 글입니다. 앞서서 선형 회귀의 이론에 대해 자세히 공부해보았습니다. 해당 글은 바로 아래에 링크해두었습니다. 2021.12.31 - [개인 공부/AI] - [모두의 딥러닝] #2. 선형 회귀(Linear regression) - 평균 제곱 오차(MSE), 경사 하강법(Gradient descent algorithm) [모두의 딥러닝] #2. 선형 회귀(Linear regression) 이론 - 평균 제곱 오차(MSE), 경사 하강법(Gradient descent '모두의 딥러닝' 개정 2판 + 세종대학교 최유경 교수님의 인공지능 강의(2021) + alpha 로 공부한 글입니다. # 딥러닝의 동작 원리 # 3장: 선형 회귀(Linear regre.. [유니티] #1. C# 프로그래밍 기초 #1.1. 기본 structure 아무 작업도 하지 않은 파일의 기본 구조는 아래의 코드와 같다. using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class PlayerController : MonoBehaviour { // Start is called before the first frame update void Start() { } // Update is called once per frame void Update() { } } using using을 통해 필요한 파일을 import 할 수 있다. MonoBehaviour 파일의 이름으로 class가 선언되고 해당 class에는 MonoBehavi.. [유니티] #0. unity 준비 운동 #0.1. 게임 엔진이 뭔가요? 유니티는 게임 엔진이다. 그럼 게임 엔진은 무엇이냐? 게임엔진은 미리 만들어진 API, 컴포넌트 등을 개발자에게 제공하여, 개발자가 그것들을 재사용하게 할 수 있게 한 것이다. 이렇게 코드의 재사용성을 높혀서 개발자는 게임 로직에 보다 더 신경 쓸 수 있다. '상속' 또한 코드의 재사용을 위한 방법이 될 수 있다. 그러나 상속시키기 위해서는 미래에 사용될 최소 필수 집합을 미리 예상해야 하기 때문에 완벽하게 순수한 베이스 클래스를 만드는 것은 어렵다. 따라서 상속시키는 방법 말고 선택적으로 기능을 골라 붙이는 방법이 더욱 효율적이다. 이런 방식을 '게임 오브젝트 - 컴포넌트' 방식이라고 한다. 게임 오브젝트는 단순한 holder로써 container이다. 컴포넌트는 미리 .. [모두의 딥러닝] #2-1. 선형 회귀(Linear regression) 이론 - 평균 제곱 오차(MSE), 경사 하강법(Gradient descent algorithm) '모두의 딥러닝' 개정 2판 + 세종대학교 최유경 교수님의 인공지능 강의(2021) + alpha 로 공부한 글입니다. # 딥러닝의 동작 원리 # 3장: 선형 회귀(Linear regression) 딥러닝의 가장 기본적인 계산 원리 두 가지는 선형 회귀와 로지스틱 회귀입니다. 그럼 우선 선형 회귀에 대해 공부해봅시다. # 3.1 선형 회귀(linear regression)의 정의 'y는 x에 따라 달라진다.'고 할 때, x를 독립 변수라 하고 y를 종속 변수라고 합니다. 독립 변수는 독립적으로 변할 수 있는 값이고 종속 변수는 독립 변수에 따라 종속적으로 변하는 값입니다. ex. x시간을 공부하면 y점이 나온다. 선형 회귀는 독립 변수인 x를 사용해 종속 변수 y의 움직임을 예측하는 작업입니다. 특히 선.. [모두의 딥러닝] #1. 딥러닝 프로그램의 작업 환경 만들고 구조 알아보기 + 기초 수학 '모두의 딥러닝' 개정 2판으로 공부한 내용을 정리한 글입니다. # 딥러닝 시작을 위한 준비 운동 # 1장 딥러닝은 머신러닝에 포함되고 머신러닝은 인공지능에 포함됩니다. 정리하면 인공지능>머신러닝>딥러닝의 포함관계를 가지며 이는 더욱 더 효과적인 알고리즘을 찾기 위한 과정이죠. # 1.1 딥러닝 실행 준비 사항 딥러닝을 실행하기 위해서는 데이터, 컴퓨터, 프로그램 총 세 요소가 필요합니다. 1. 데이터 - 지도학습과 비지도학습 데이터에는 라벨이라는 이름표가 있는 것이 있고 없는 것이 있는데, 라벨이 있는 데이터를 이용해 그 라벨을 맞히는 것을 지도학습이라고 합니다. 그리고 라벨이 없는 데이터를 이용하는 것을 비지도학습(ex. GAN, 오토인코더)이라고 합니다. 2. 컴퓨터 - CPU vs. GPU 딥러닝.. #2.2 인공지능 개요 | 인공지능 아래의 내용은 세종대학교 최유경 교수님의 인공지능(2020) 강의자료를 바탕으로 작성되었음을 밝힙니다. sejongresearch github 바로가기 https://github.com/sejongresearch/2020.Spring.AI GitHub - sejongresearch/2020.Spring.AI: 2020학년도 지능기전공학부 인공지능 수업 2020학년도 지능기전공학부 인공지능 수업. Contribute to sejongresearch/2020.Spring.AI development by creating an account on GitHub. github.com 최유경 교수님 강의 in Youtube https://www.youtube.com/watch?v=ny48cBIKtiY&list=PL1.. #2.1 강의 OT | 인공지능 아래의 내용은 세종대학교 최유경 교수님의 인공지능(2020) 강의자료를 바탕으로 작성되었음을 밝힙니다. sejongresearch github 바로가기 https://github.com/sejongresearch/2020.Spring.AI GitHub - sejongresearch/2020.Spring.AI: 2020학년도 지능기전공학부 인공지능 수업 2020학년도 지능기전공학부 인공지능 수업. Contribute to sejongresearch/2020.Spring.AI development by creating an account on GitHub. github.com 최유경 교수님 강의 in Youtube https://www.youtube.com/watch?v=o_nrr0ZnvCg&list=PL1.. #1. 인공지능 입문 | 창의융합노마드 아래의 내용은 세종대학교 최유경 교수님의 창의융합노마드 강의자료를 바탕으로 작성되었음을 밝힙니다. 최유경 교수님 github 바로가기 https://github.com/sejongresearch/2021.Nomad GitHub - sejongresearch/2021.Nomad: 1학년 학생을 대상으로 하는 창의융합노마드 (Creative Convergence Nomad) 수 1학년 학생을 대상으로 하는 창의융합노마드 (Creative Convergence Nomad) 수업입니다. - GitHub - sejongresearch/2021.Nomad: 1학년 학생을 대상으로 하는 창의융합노마드 (Creative Convergence Nomad) 수업입니다. github.com 최유경 교수님 강의 in Yout.. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 8 다음
