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  • 경사하강법 (Gradient Descent) 직접 구현하기

    이번에는 머신러닝 뿐만아니라, 인공신경망 모델의 가장 기초가 되는 경사하강법 (Gradient Descent)에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 경사하강법을 Python으로 직접 구현해보는 튜토리얼 입니다. 자세한 설명은 유튜브 영상을 참고해 보셔도 좋습니다.


  • TensorFlow LSTM layer 활용법

    시계열 데이터 그리고 NLP에서 흔히 사용되는 LSTM Layer의 주요 Hyper Parameter에 대하여 알아보고, 많이 헷갈려 하시는 input_shape 지정과 결과 값 (output)에 대해서도 직접 실행해 보면서 어떻게 동작하는지 살펴보도록 하겠습니다.


  • 구글 코랩(colab) 한글 깨짐 현상 해결방법

    구글 colab에서 시각화 라이브러리(matplotlib, seaborn)을 사용하게 되면 한글 깨짐 현상이 나타나게 됩니다. 한글 폰트 깨짐 현상에 대한 해결 방법에 대하여 알려드리겠습니다.


  • TensorFlow RNN Text 생성 (셰익스피어 글 생성)

    텐서플로우 공식 튜토리얼인 순환 신경망을 활용한 문자열 생성에 대한 클론 코드입니다. 셰익스피어 글 데이터셋을 활용하여 인공지능 모델을 학습시키고, 셰익스피어 스타일의 글을 생성할 수 있는 모델을 만들어 보도록 하겠습니다.