Python 클래스의 상속 (inheritance)
텐서플로의 Model Subclassing 구현을 위해서는 python의 상속(inheritance) 개념을 필히 알고 있어야 합니다. 그래서, 이번 포스팅에서는 python의 클래스 그리고 상속에 대한 내용을 다뤄 보도록 하겠습니다.
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본 튜토리얼은 TensorFlow Advanced Technique 시리즈의 일부 내용을 발췌하였습니다.
이번 포스팅에서는 “데이터 과학 트레이닝 북” 책 리뷰를 해보도록 하겠습니다.
이번 포스팅에서는 Facebook Prophet을 활용하여 시계열데이터 예측 튜토리얼을 진행해 보겠습니다.
이번 튜토리얼에서는 딥러닝 모델을 활용하여 삼성전자 주가 예측을 진행해 보겠습니다.
이번 포스팅에서는 Attention을 활용한 Seq2Seq 모델을 생성하는 방법 그리고 Seq2Seq 모델의 학습을 위해 필요한 데이터셋을 구성하는 방법에 대하여 알아보도록 하겠습니다.
머신러닝 알고리즘의 끝판왕인 앙상블(Ensemble) 알고리즘에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 앙상블 알고리즘은 방법론 적인 측면에서 Voting, Bagging, Boosting 알고리즘등으로 나뉠 수 있겠고, 앙상블의 앙상블 알고리즘인 Stacking 그리고 Weighted B...
Decision Tree는 Random Forest Ensemble 알고리즘의 기본이 되는 알고리즘이며, Tree 기반 알고리즘입니다. 의사결정나무 혹은 결정트리로 불리우는 이 알고리즘은 머신러닝의 학습 결과에 대하여 시각화를 통한 직관적인 이해가 가능하다는 것이 큰 장점입니다. ...
Logistic Regression은 선형 알고리즘에 Sigmoid Function 이 결합된 분류 알고리즘 입니다. 알고리즘 이름 뒷부분에 Regression 이 붙기 때문에 흔하게 회귀 알고리즘으로 착각할 수 있지만 분류 알고리즘 입니다.
선형 알고리즘에 기반한 알고리즘에 대해서 알아보고 회귀 (Regression) 문제를 다뤄보도록 하겠습니다. 이번 선형 알고리즘에 기반한 회귀 문제를 다룰 때 L1, L2 규제의 개념이 등장합니다. L1, L2 규제는 딥러닝까지 쭉 이어지는 개념이고, 앞으로 머신러닝/딥러닝 학습시...