머신러닝 입문을 위한 좋은 강의 소개

머신러닝 입문을 위한 좋은 강의 소개

 

이번에 소개드릴 강의는 홍콩 과기대에 교수로 계시는 김성훈 교수님의 유튜브 강의 및 Lecture Note를 소개합니다.

 

[유튜브 강의]

https://www.youtube.com/playlist?list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm

 

유튜브 강의에 대한 자세한 자료는 아래의 Github에 소개되어 있습니다.

 

[Github 강의 소개]

http://hunkim.github.io/ml/ 

모두를 위한 머신러닝과 딥러닝의 강의 알파고와 이세돌의 경기를 보면서 이제 머신 러닝이 인간이 잘 한다고 여겨진 직관과 의사 결정능력에서도 충분한 데이타가 있으면 어느정도 또는 우리보다 더 잘할수도 있다는 생각을 많이 하게 되었습니다. Andrew Ng 교수님이 말씀하신것 처럼 이런 시대에 머신 러닝을 잘 이해하고 잘 다룰수 있다면 그야말로 "Super Power"를 가지게 되는 것이 아닌가 생각합니다. 더 많은 분들이 머신 러닝과 딥러닝에 대해 더 이해하고 본인들의 문제를 이 멋진 도구를 이용해서 풀수 있게 하기위해 비디오 강의를 준비하였습니다. 더 나아가 이론에만 그치지 않고 최근 구글이 공개한 머신러닝을 위한 오픈소스인 TensorFlow를 이용해서 이론을 구현해 볼수 있도록 하였습니다. 수학이나 컴퓨터 공학적인 지식이 없이도 쉽게 볼수 있도록 만들려고 노력하였습니다. 시즌 2 - 계획중입니다. Word2Vec, NLP, QA, TF Serving, 분산환경등을 계획중이며 주제에 대한 많은 요청이 있으면 진행합니다. 요청 이메일: hunkim+ml@gmail.com 시즌 1 - 딥러닝의 기본 (곧 종료) 수업의 개요 비디오  슬라이드  머신러닝의 개념과 용어 비디오  (TensorFlow의 기본 Lab 비디오 ) 슬라이드  Linear Regression 의 개념 비디오  (TensorFlow 로 구현 Lab 비디오 ) 슬라이드  Linear Regression cost함수 최소화 비디오  (TensorFlow 로 구현 Lab 비디오 ) 슬라이드  여러개의 입력(feature)의 Linear Regression 비디오  (TensorFlow 로 구현 Lab 비디오 ) 슬라이드  Logistic (Regression) Classification 슬라이드  Hypothesis 함수 소개 비디오  Cost 함수 소개 비디오  TensorFlow에서의 구현 비디오  Softmax Regression (Multinomial Logistic Regression) 슬라이드  Multinomial 개념 소개 비디오  Cost 함수 소개 비디오  TensorFlow에서의 구현 비디오  ML의 실용과 몇가지 팁 슬라이드  학습 rate, Overfitting, 그리고 일반화 (Regularization) 비디오  Training/Testing 데이타 셋 비디오  TensorFlow에서의 구현 (학습 rate, training/test 셋으로 성능평가) 비디오  딥러닝의 기본 개념과, 문제, 그리고 해결 슬라이드  딥러닝의 기본 개념: 시작과 XOR 문제 비디오  딥러닝의 기본 개념2: Back-propagation 과 2006/2007 '딥'의 출현 비디오  실습비디오 없슴 Neural Network 1: XOR 문제와 학습방법, Backpropagation (1986 breakthrough) 강의 슬라이드 실습 슬라이드  XOR 문제 딥러닝으로 풀기 비디오  특별편: 10분안에 미분 정리하기 비디오  딥넷트웍 학습 시키기 (backpropagation) 비디오  실습1: XOR을 위한 텐스플로우 딥넷트웍 비디오  실습1: Tensor Board로 딥네트웍 들여다보기 비디오  Neural Network 2: ReLU and 초기값 정하기 (2006/2007 breakthrough) 강의 슬라이드  실습 슬라이드  XSigmoid 보다 ReLU가 더 좋아 비디오  Weight 초기화 잘해보자 비디오  Dropout 과 앙상블 비디오  레고처럼 넷트웍 모듈을 마음껏 쌓아 보자 비디오  실습: 딥러닝으로 MNIST 98%이상 해보기 비디오  Convolutional Neural Networks 강의 슬라이드  실습 슬라이드  ConvNet의 Conv 레이어 만들기 비디오  ConvNet Max pooling 과 Full Network 비디오  ConvNet의 활용예 비디오  실습: ConvNet을 TensorFlow로 구현하자 (MNIST 99%) 비디오  Recurrent Neural Network 강의 슬라이드  실습 슬라이드  NN의 꽃 RNN 이야기 비디오  실습: TensorFlow에서 RNN 구현하기 비디오  [보너스] Deep Deep Network AWS 에서 GPU와 돌려보기 (powered by AWS) Acknowledgement 이 비디오는 저도 인터넷등을 통해 공부하면서 만든것이며 아래 자료를 많이 사용하였습니다. Andrew Ng’s and other ML tutorials https://class.coursera.org/ml-003/lecture http://www.holehouse.org/mlclass/ (note) Deep Learning Tutorial Andrej Karpathy's Youtube channel Lecture Videos CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing Tensorflow https://www.tensorflow.org TensorFlow Tutorials (Simple Examples) Another TensorFlow Tutorials TensorFlow Examples Deep learning @Udicity