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모두를 위한 딥러닝3

[모두를 위한 cs231n] Lecture 8 - 개요 안녕하세요 Steve-Lee입니다. 지난 시간에 우리는 최적화 알고리즘, Regularization, Transfer Learning에 대해 배웠습니다. (Lecture 7은 2주 내로 업로드해보도록 하겠습니다...!!) Lecture 8 개요 이번 시간에는 화제를 조금 돌려 소프트웨어/하드웨어가 동작하는 방식에 대해 다뤄보도록 하겠습니다. 실제 우리가 학습 시 사용하는 소프트웨어들을 조금 더 심도 깊게 다뤄보도록 하겠습니다. Lecture 8에서는 다음의 2가지 주요 개념을 배울 것입니다. CPU vs GPU Deep Learning Frameworks Caffe / Caffe2 Theano / TensorFlow Torch / PyTorch CPU와 GPU에 대해 배울 것이며 강의가 진행된 당시(20.. 2020. 5. 8.
[모두를 위한 cs231n] Lecture 1. Introduction. 앞으로 이런 것들을 배울거에요😄 시작하며 안녕하세요 Steve-Lee입니다. 오늘부터 저와함께 cs231n의 세계를 여행하게 된 것을 진심으로 환영합니다😄 스탠포드 대학교의 자타공인 최고의 Deep Learning 강좌인 cs231n을 통해 Deep Learnig에 대해 하나하나 배워보도록 하겠습니다. 그럼 시작하겠습니다. 어쩌면 카메라가 세상에 있는 사람 수보다 많지 않을까?🙄 CSICO에서 수행한 2015~2017 통계자료 인터넷 트래픽 중 80%는 인터넷 비디오데이터이다 인터넷 데이터 대부분이 시각적 데이터이다 그러므로 시각적 데이터를 잘 이해하는게 무엇보다 중요하다 일부는 시각 데이터를 암흑 물질(Dark Physics)라고 합니다 시각 데이터가 대부분이지만 이를 이해하고 해석하는 일은 상당히 힘들다는 의미인것 같네요 Youtu.. 2020. 4. 30.
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 중요하다고 생각한 부분들을 강의와 참고자료들을 참고하여 정리하려고 합니다. 모두의 cs231n은 cs231n을 공부하는 모든 사람들을 위한 포스팅이 되었으면 합니다. '모두의 딥러닝' (모두를 위한 딥러닝-by SungKim)에서 영감을 받아 모두를 위한 cs231n을 하나씩 정리해보고자 합니다. 부족한 점이 많겠지만 잘 부탁드리겠습니다🤗 목표는 매주 또는 격주로 강의 하나씩을 요약. 정리하여 포스팅하는 것입니다. 학기 중이라 여러 일정이 겹칠 수 있겠지만 매주. 꾸준히 정리하여 찾아뵙도록 하겠습.. 2020. 4. 30.