파이썬 날코딩으로 알고짜는 딥러닝_1장_회귀분석

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파이썬 날코딩으로 알고짜는 딥러닝_1장_회귀분석 - 관련도서: http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B8585180187 CHAPTER 1 회귀 분석 : 전복의 고리 수 추정 신경망 1.1 단층 퍼셉트론 신경망 구조 1.2 텐서 연산과 미니배치의 활용 1.3 신경망의 세 가지 기본 출력 유형과 회귀 분석 1.4 전복의 고리 수 추정 문제 1.5 회귀 분석과 평균제곱오차(MSE) 손실 함수 1.6 경사하강법과 역전파 1.7 편미분과 손실 기울기의 계산 1.8 하이퍼파라미터 1.9 비선형 정보와 원-핫 벡터 표현 1.10 구현하기 : 전복 고리 수 추정 신경망 1.11 실행하기

1장. 회귀분석
전복의 고리 수 추정 신경망
2020. 1. 1

Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ

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Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ

vv
신경망 추정
Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ

MSE =
!
"
∑$%!
"
(𝑡$ − 𝑦$)
+
Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ

122
3
<
137
3
철수의 추정이
더 정확
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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지 > 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o CHAPTER 13 오토인코더 : 엠니스트 이미지 재현 및 분류 신경망 13.1 오토인코더의 구조 13.2 지도학습과 비지도학습 13.3 잡음 제거용 오토인코더 13.4 유사 이진 코드 생성과 시맨틱 해싱 13.5 지도학습이 추가된 확장 오토인코더 모델 13.6 확장 인코더 모델을 위한 엠니스트 데이터셋 13.7 구현하기 : 확장 오토인코더 모델 클래스 13.8 구현하기 : 오토인코더를 위한 엠니스트 데이터셋 13.9 실행하기

파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_12장

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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지 > 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o CHAPTER 12 CNN과 RNN의 결합 : 장면 전환 판별 신경망 12.1 비순환 계층에서의 시계열 데이터 처리 12.2 동영상 처리를 위한 합성곱 신경망과 순환 신경망의 결합 12.3 출력 계층과 후처리 단계에서의 시계열 데이터 처리 12.4 장면 전환 데이터셋 12.5 실행 부담을 줄이는 방법들 12.6 구현하기 : 확장된 순환 신경망 클래스 12.7 구현하기 : 장면 전환 데이터셋 12.8 실행하기

파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_10장

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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지 > 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o CHAPTER 10 기본 셀 순환 신경망 : 오토마타 문장 판별 신경망 10.1 시계열 데이터 10.2 순환 계층과 순환 벡터의 활용 10.3 순환 계층의 입출력 형태 10.4 순환 계층을 위한 시계열 데이터의 표현 10.5 순환 계층의 순전파와 역전파 처리 10.6 오토마타를 이용한 수식 표현의 생성과 검사 10.7 구현하기 : 간단한 순환 신경망 클래스 10.8 구현하기 : 오토마타 데이터셋 10.9 실행하기

파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_9장

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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지 > 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o CHAPTER 9 인셉션 모델과 레스넷 모델 : 꽃 이미지 분류 신경망 9.1 인셉션 모델 9.2 레스넷 모델 9.3 인셉션 모델과 레스넷 모델 구현을 위해 필요한 확장들 9.4 구현하기 : 확장된 합성곱 신경망 모델 클래스 9.5 구현하기 : 더미 데이터셋 클래스 9.6 실행하기 : 인셉션 모델 9.7 실행하기 : 레스넷 모델

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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지 > 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o CHAPTER 11 LSTM 순환 신경망 : 도시 소음 분류 신경망 11.1 순환 벡터와 기울기 정보의 소멸 및 폭주 11.2 LSTM의 구조와 동작 방식 11.3 쌍곡탄젠트 함수 11.4 LSTM 계층의 순전파와 역전파 처리 11.5 주파수 스펙트럼 분석을 이용한 음원 처리 11.6 음원 분류 데이터셋 11.7 구현하기 : LSTM 신경망 클래스 11.8 구현하기 : 음원 분류 데이터셋 11.9 실행하기

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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지 > 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o 다섯 가지 정규화 확장 : 꽃 이미지 분류 신경망 8.1 부적합과 과적합 8.2 L2 손실 8.3 L1 손실 8.4 드롭아웃 8.5 잡음 주입 8.6 배치 정규화 8.7 정규화 기법 도입을 위한 계층의 추가 8.8 구현하기 : 정규화 확장 클래스 8.9 실행하기

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RealTime Talk #3 스케치 빠르게 배워 똑똑하게 쓰기 <관련도서: http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B5339242833> - 대표 UX/UX 프로토타입 툴인 ‘스케치’의 기초부터 활용까지 - 저자의 노하우! 그것이 알고 싶다! "UX/UI 디자이너를 위한 스케치 완전정복"편에서는 스케치의 강점을 제대로 활용하기 위한 효과적인 접근 방식과 스케치 및 주요 연동 프로그램들 (Zeplin, InVision 등)을 사용한 전체 작업 프로세스 노하우를 공유합니다. 다루는 내용 - 스케치 프로그램의 특성 및 다른 그래픽 툴들과의 차이 - 스케치의 강력한 연동 프로그램 및 이를 활용한 전체 작업 프로세스 - 스케치 프로그램을 빠르게 정복하고 강점을 제대로 활용하기 위한 팁

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'모의해킹' 진로 고민부터 실무까지 - 관련 책: 실무자가 말하는 모의해킹 https://goo.gl/EuNJou 모의해커를 꿈꾸는 후배에게 들려주는 멘토의 현장 에세이 : 모의해킹을 다루는 전문 기술서는 많지만, 국내 모의해킹 분야로의 진출을 꿈꾸는 입문자의 불안과 궁금증을 속 시원하게 해결해주는 입문서는 없다. 보안 분야에 10년 이상 종사한 필자는 이 책에서 ‘모의해킹’이라는 주제에 관한 입문자의 각종 궁금증을 자신의 경험에 비추어 구체적으로 풀어준다. 기술적인 내용은 최소화하고 필요한 경우에는 최대한 알기 쉽게 풀어 설명했다. 모의해킹 업무를 진로로 선택한 학생들과 이제 막 업무를 시작한 직원들은 이 책을 다 읽고 나면 앞으로 맞이할 업무에 관해 더 명확하고 구체적인 그림을 그려볼 수 있을 것이다.

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설계부터 개발까지 직접 만들면서 배우는 보안 개발 시리즈 - Security School 1. 시리즈 소개 • 리눅스 환경에서 동작하는 보안 솔루션을 개발하며 기본 구조를 이해할 수 있습니다. • 백신 개발을 시작으로 시스템 보안과 네트워크 보안까지 개발합니다. • 다 만들어진 코드를 설명하는 게 아니라 기획/설계/구현하는 방법을 이야기합니다. • 보안 개발을 처음 시작하는 학생과 직장인을 대상으로 합니다. • 최대한 쉽게 구현합니다. • 누구나 보안 개발자가 될 수 있다는 꿈과 희망을 선사합니다. 2. 주요 특징 • UML 실용 설계 - UML을 효과적으로 사용하는 방법으로 간결한 코드만으로도 모든 요구사항을 만족시킬 수 있습니다. • 현실주의 - 현업에서 실제로 일어나는 일들과 그에 맞는 개발 프로세스를 이야기합니다. • 모듈식 구성 - 원하는 목적에 맞춰 골라 읽을 수 있습니다. • 손 안에 기술서 - 한 권의 내용을 1주에서 2주 정도면 정독할 수 있는 분량으로 짧게 구성합니다. 3. 사전 지식(권장) • C 언어 • 간단한 소켓 프로그래밍 • 리눅스 커널의 역할 이해(단, 커널 개발 경험은 없어도 됩니다.) • UML과 VMWare 사용의 이해 저자: 이창우 보안 기업 AhnLab에서 10년 동안 PC용 V3 방화벽과 침입차단 시스템 엔진, 웹 보안 솔루션을 개발했다. 이후 삼성전자에서 스마트TV 보안 강화 설계, SDL(Security Development Lifecycle) 적용, 임베디드 보안 프레임워크를 설계했고, 현재는 삼성 스마트TV 통합 보안 솔루션인 ‘스마트 시큐리티’를 담당하며 임베디드 백신, 코드 서명, 방화벽을 개발하고 있다. 하나의 보안 기술만으로 컴퓨터 시스템을 안전하게 만들 수 없다. 따라서 개발 기술뿐만 아니라 프로세스와 조직 문화까지 보안과 관련된 것이라면 무엇이든 공부하고 있다.

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✔ 세미나 커리큘럼 확인하기: http://www.hanbit.co.kr/store/education/edu_view.html?p_code=S9897423756 안드로이드 빌드 시스템, 그레이들 실무를 위하여 필요한, 빌드 타입과 제품 특성에 대하여 알아본다. [주요 내용] 1 빌드 타입 이해하기 2 제품 특성과 빌드 변형 3 제품 특성에 따라 리소스 병합하기 4 자바 소스 코드 병합하기 [목표] - 빌드 타입과 제품 특성을 구별할 수 있다. - 내 프로젝트에 제품 변형(빌드 타입 + 제품 특성)을 적용해볼 수 있다. - 제품 변형을 활용하여 고객 요구 사항에 맞게 이미지 등의 리소스를 다르게 할 수 있다. - 제품 변형을 활용하여 고객 요구 사항에 맞게 소스 코드의 일부를 다르게 할 수 있다.

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1. 1장. 회귀분석 전복의 고리 수 추정 신경망 2020. 1. 1

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11. vv 신경망 추정 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ

12. MSE = ! " ∑$%! " (𝑡$ − 𝑦$) + Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ

13. 122 3 < 137 3 철수의 추정이 더 정확 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ

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