[이전 포스팅] Intro. 밑바닥부터 시작하는 데이터 과학
안녕하세요 Steve-Lee입니다. 오늘은 Machine Learning/Deep Learning을 공부하는 데 있어서 필요한 기초 수학 및 기초 통계학을 소개해드리고자 합니다. 제대로 공부를 하고 싶다면 딥러닝을 위한 수학 및 확률과 통계를 제대로 배우시기를 추천합니다.
1. Ian goodfellow Deep Learning Book
GAN의 창시자 Ian goodfellow가 만든 딥러닝을 위한 딥러닝 교과서입니다.
말이 필요 없는 최고의 Deep Learning 서적이며 책의 초반부에는 머신러닝/딥러닝을 공부하는 데 있어 필요한 수학적인 개념을 소개합니다.
Deep Learning
What is the best way to print the HTML format? Printing seems to work best printing directly from the browser, using Chrome. Other browsers do not work as well.
www.deeplearningbook.org
2. KOCW OpenCourse
KOCW란?
고등교육 교수학습자료 공동활용 체제, KOCW(Korea OpenCourseWare)
KOCW는 국내.외 대학 및 기관에서 자발적으로 공개한 강의 동영상, 강의자료를 무료로 제공하는 서비스로, 대학생, 교수자는 물론 배움을 필요로 하는 누구든지 언제 어디서나 이용 가능합니다.
즉 OpenCourse로 누구나 고등교육을 누릴 수 있는 고마운 프로젝트입니다.
http://www.kocw.net/home/introduce/intro1.do
www.kocw.net
딥러닝을 공부하는 분들이 입을 모아 추천하는 한양대학교 이상화 교수님의 강의입니다. '선형대수', '확률과 통계'에 대한 기초가 부족하다면 위의 두 강의가 기본기를 확실히 다져줄 것이라 생각합니다.
3. Youtube
3 Blue 1 Brown
요즘은 Youtube를 통해서도 딥러닝을 상당 부분 접할 수 있게 되어있습니다. 선형대수의 기초를 배울 수 있는 한 강좌를 준비해봤습니다.
책으로 배우는 머신러닝/딥러닝 기초수학
혹자들은 머신러닝/딥러닝을 다루는 데 있어 기초수학/통계학까지 공부해야 하냐라고 혀를 내두르곤 합니다. 하지만 조금만 더 깊이 공부를 해보면 선택이 아닌 필수임을 깨닫는 날이 올 것입니다.
공부를 하는 중간중간 부족한 내용을 채워나간다면 연구/개발 또는 학습에 많은 도움이 될 것이라 생각합니다.
이 글을 작성한 저부터 많이 부족하기 때문에 ㅠㅠ 학습하는 중간중간 부족한 부분들을 하나씩 채워나가려고 합니다.
Intro. 밑바닥부터 시작하는 데이터 과학
안녕하세요 Steve-Lee입니다. 오늘은 밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 course를 소개해드리려고 합니다. 저는 요즘 Data Analytics Test를 준비하고 있습니다. 공부를 하던 중 Ken Jee라는 데이터 사이언티
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모두를 위한 cs231n (feat. 모두의 딥러닝 & cs231n)
cs231n 시작합니다! 안녕하세요. Steve-Lee입니다. 작년 2학기 빅데이터 연합동아리 활동을 하면서 동기, 후배들과 함께 공부했었던 cs231n을 다시 시작하려고 합니다. 제가 공부하면서 느꼈던 점들과
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오늘도 긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 이상 Steve-Lee였습니다. 좋은 하루 보내세요. 감사합니다!
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