deep learning 썸네일형 리스트형 코세라 Introduction to Machine Learning in Production 수료 Machine Learning Engineering for Production (MLOps) 의 첫번째 강의로 실제 산업에서 ML 프로젝트를 성공적으로 잘 수행하기 위해 기본적으로 알아두어야할 과정들과 체크포인트들을 짚어준다. Introduction to Machine Learning in Production 에서 다루고 있는 내용은 아래와 같다. ML lifecycle and definition of "concept drift" Shadow, canary, and blue-green deployment scenario in automation Selecting and Training a Model Precess .. 더보기 코세라 Sequence Models 수료 코세라 Deep Learning 특화과정 중 마지막 강의이며, 언어처리 모델에 대해 알려준다. 강의를 들으면 Recurrent Neural Networks, Natural Language Processing(word embedding), Attention mechanism, Transformers 등의 대표적인 Sequential 모델의 알고리즘의 원리와 코드 프로그래밍 과제를 할 수 있다. 나에게는 주 관심분야인 비전쪽이 아니어서 이해하기도 약간 어려웠고 꾸역꾸역 다른 분들 git repo에 업로드된 솔루션 따라하면서 완료했다. Sequence Models 에서 다루고 있는 내용은 아래와 같다. Recurrent Neural Networks Building your .. 더보기 코세라 Improving Deep Neural Networks 수료 코세라 Deep Learning 특화과정 중 두번째 강의이다. 강좌의 전체이름은 Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization 로 강좌에서는 네트워크 성능을 안정화하고 개선하기 위한 대표적인 방법들에 대해 소개하고 있다. 총 3주 과정으로 구성되며 Initialization, Regularization, Gradient Checking, SGD, SGD with Momentum, RMSProp, Adam 등의 다양한 Optimization 기법들을 이해하고 파이썬 라이브러리(numpy, tensorflow) 를 사용하여 직접 코드로 구.. 더보기 Visual Interpretability for Convolutional Neural Networks 용어정의 요약 시각화방법 및 구현 Occlusion Visualization Saliency Map SmoothGrad Generate Specific Classmap Class Activation Mapping(CAM) 출처 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. 2. 요약 콘볼루션 뉴럴네트워크는 여러겹의 레이어에 입력이미지를 통과시킴으로써 이미지 내 대상를 인지하고 무엇인지 구분할 수 있다. 하지만 모델이 이미지 내에서 어느부분을 보고 대상을 인지하는지는 알 수 없기 때문에 이를 시각화하는 방법들이 다양하게 연구되고 있고, 본 글에서 관련된 대표적 기술들을 차례로 소개하고자 한다. 구현된 모든코드는 Github 및 코드구현 카테고리에 업로드 예정입니다. 3. 시각화방법 및 구현 3-1... 더보기 이전 1 다음
