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GDG DevFest 요약?

0x0300 : Study/0x0304 : Programming

늦은 요약기라고 할까..프로그래밍적으로 배웠으니 대충 요약식으로 정리해본내용 옮겨다 놔봤다..


[GDG DevFest]


// 머신러닝, 텐서플로우


머신러닝은 AI 부터시작. 기계가 학습하는 행위 머신러닝.

머신러닝의 방법론 뉴런 네트워크 이며 딥러닝.


구글 > 머신러닝쪽으로 기울리는 추세.


지도학습, 주도학습, 최적화 학습?

supervised > 항목별

// 선형대수학 분야쪽

UNsupervised > 기계가 에이블 없이 자동?

// 확률 통계쪽 수학


Linear > 스코어 보드 한가지. (선형수학)

Logistic >두가지 나올때 사용.

Softmax >학점계산기? 2개이상의 사용시


Cost Function…

Grad..(그래이드 디센트)


수식으로 들이미는 것이 머신러닝.

Backpropagation // 뉴런네크워크

텐서플로우(오픈소스 라이브러리 머신러닝)

매트릭스 행렬 . python 최적화



// 텐서플로우 (포트너, C)


뉴런 네트워크

/ 말그대로 뉴런 내용인듯. 지속적 학습 ㅇㅇ

> self-organizing map(1990s Kohonen)

dinensia reduction


문제발생?!

오버피팅문제

수렴 수렴

속도

== 대안 > FPGA (Neuronal Chips)


Hyper dimension 차원내용? 숫자 계산내용 생각

Hyper plane 디멘션 분간하는 ?


Potential Landscape 가상의 높은 차원

Cost and minimization


Convex function 볼록오목?

Concave 

>> 딥러닝 예제에서 중요치 않다..? 돌리면 된다고 한다.

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