DSC Yonsei ML/AI 스터디

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To Check

Curriculum

# Course Name
1 Intro to ML
2 Neural Network
3 Group President
4 ML Extended
5 Problem Framing
6 TensorFlow : First Step with TensorFlow
7 TensorFlow : Traning Image Classifiers
8 TensorFlow : ML Practicum Image Captioning
21 TensorFlow : Building a simple Text Classifier

Member

이지연, 이민구, 윤준기, 이호권, 이세호, 김예본, 이준용

2019

[민구/2nd meetup] Extended ML 키워드 조사

5 분 소요

머신러닝 이론 회귀와 분류의 공통점과 차이점 회귀와 분류는 지도학습(Supervised)의 종류인데 분류(Classification)이란 주어진 데이터를 정해진 카테고리에 따라 분류하는 방법이다. 예시로는 스팸분류가 있는데 이메일은 스팸메일이거나 정상적인 ...

[호권/2nd meetup] Extended ML 키워드 조사

7 분 소요

이번 회차 Keyword 머신러닝 이론 회귀와 분류의 공통점과 차이점 □ 분류(Classification) 미리 정의된, 가능성 있는 여러 class label중 하나를 예측하는 것! ◇ 이진 분류(binary clas...

[준기/1st meetup] Intro to ML 키워드 조사

1 분 소요

What is ML? 머신러닝은 인공지능의 한 분야로 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야이다. 즉, 기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야라고 할 수 있다.

[호권/1st meetup] Intro to ML 키워드 조사

1 분 소요

What is ML? 기계학습으로 인간이 하나부터 열까지 직접 코드를 지정해 주는 것이 아닌 학습할 무언가를 기계에 주고 이걸 가지고 스스로 학습하는 기계이다.

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