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
- Lecture Videos
- Tensorflow
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