Introduction Recall from the example in the previous lesson that Keras will keep a history of the training and validation loss over the epochs that it is training the model. In this lesson, we're going to learn how to interpret these learning curves and how we can use them to guide model development. In particular, we'll examine at the learning curves for evidence of underfitting and overfitting..
https://www.kaggle.com/code/ryanholbrook/a-single-neuron A Single Neuron Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from DL Course Data www.kaggle.com Welcome to Deep Learning! Welcome to Kaggle's Introduction to Deep Learning course! You're about to learn all you need to get started building your own deep neural networks. Using Keras and Tensorflow you'll learn how..
https://www.nvidia.com/en-us/glossary/data-science/generative-ai/ What is Generative AI? | NVIDIA Learn all about the benefits, applications, & more www.nvidia.com 생성 AI란 무엇인가? Generative AI를 사용하면 사용자는 다양한 입력을 기반으로 새로운 콘텐츠를 빠르게 생성할 수 있습니다. 이러한 모델의 입력 및 출력에는 텍스트, 이미지, 사운드, 애니메이션, 3D 모델 또는 기타 유형의 데이터가 포함될 수 있습니다. 생성 AI는 어떻게 작동하나요? 생성적 AI 모델은 신경망을 사용하여 기존 데이터 내의 패턴과 구조를 식별하여 새롭고 독창적인 콘텐츠를 생성합니다. 생성..
https://github.com/Ebazhanov/linkedin-skill-assessments-quizzes/blob/main/machine-learning/machine-learning-quiz.md 머신러닝 Q1. 당신은 전국 패스트푸드 체인점에서 일하는 데이터 과학 팀의 일원입니다. 추세를 보여주는 간단한 보고서를 만듭니다. 매장을 더 자주 방문하고 작은 식사를 구매하는 고객은 자주 방문하지 않고 더 많은 식사를 구매하는 고객보다 더 많은 지출을 합니다. 당신의 팀이 만들었을 가능성이 가장 높은 다이어그램은 무엇입니까? 다중클래스 분류 다이어그램 선형 회귀 및 산점도 피벗 테이블 K-평균 클러스터 다이어그램 Q2. 당신은 대기업에 스팸 필터링 서비스를 판매하는 조직에서 근무합니다. 귀하의 조직..
민첩한 방법론 Q1. 팀에서는 "기술적" 사용자 스토리가 필요할 수 있습니다. 이것들의 우선순위는 누가 결정하나요? 운영팀의 도움을 받는 제품 소유자 제품 소유자의 도움을 받는 기술 책임자 기술 책임자의 도움을 받는 제품 소유자 운영팀의 도움을 받는 기술 책임자 Q2. 일일 스탠드업에서 스크럼 마스터의 역할은 무엇인가요? 팀의 훌륭한 작업을 축하합니다. 개발자 집단 밖에 서서 장애물에 귀를 기울이십시오. 스크럼 마스터는 참석해서는 안 됩니다. 이 회의는 개발자만을 위한 것입니다. 각 개발자에게 마지막 일일 스탠드업 이후 무엇을 했는지 물어보세요. Q3. 스프린트 계획 시 고려하지 말아야 할 요소는 무엇입니까? 팀의 속도 제품 백로그의 스토리 수 준비된 이야기 팀의 역량 Q4. 한 팀원은 직장에서 울고, ..
https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-FX-07+V1/ What technologies have propelled the advancements in Generative Artificial Intelligence? GPU computing that enables parallel processing of large datasets (scale up) Network capabilities that enable distributed systems to work in parallel (scale out) Software that enables developers to leverage powerful hardware Cloud services that enab..
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/about.html Neural networks and deep learning Neural networks are one of the most beautiful programming paradigms ever invented. In the conventional approach to programming, we tell the computer what to do, breaking big problems up into many small, precisely defined tasks that the computer can easily neuralnetworksanddeeplearning.com https://developers.goo..
기능: 모델에 대한 입력 예: 학습에 사용되는 입력/출력 쌍 라벨: 모델의 출력 레이어: 신경망 내에서 함께 연결된 노드 모음입니다. 모델: 신경망의 표현 고밀도 및 완전 연결(FC): 한 계층의 각 노드는 이전 계층의 각 노드에 연결됩니다. 가중치와 편향: 모델의 내부 변수 손실: 원하는 출력과 실제 출력 사이의 불일치 MSE: 평균 제곱 오류. 소수의 큰 불일치를 다수의 작은 불일치보다 더 나쁘게 계산하는 손실 함수 유형입니다. Gradient Descent: 내부 변수를 조금씩 변경하여 점차적으로 손실 함수를 줄이는 알고리즘입니다. 최적화 프로그램: 경사하강법 알고리즘의 특정 구현입니다. (이를 위한 많은 알고리즘이 있습니다. 이 과정에서는 ADaptive with Momentum을 의미하는 "Ad..
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