Module 4. ์ง๋ํ์ต(๋ถ๋ฅ/ํ๊ท)
ใ ๊ต์ : ์ดํ์ฌ์๋ํ๊ต ๊ฐ์ ์ ๊ต์ ใ ํ์ต๋ชฉํ Machine Learning์ ํ ๋ถ๋ฅ์ธ ์ง๋ํ์ต(Supervised Learning)์ ๋ํ ๊ธฐ๋ณธ ๊ฐ๋ ๊ณผ regression/classification์ ๋ชฉ์ ๋ฐ ์ฐจ์ด์ ์ ๋ํด ์ดํดํ๊ณ , ๋ค์ํ ๋ชจ๋ธ ๋ฐ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก (linear and nonlinear regression, classification, ensemble methods, kernel methods ๋ฑ)์ ํตํด ์ธ์ ์ด๋ค ๋ชจ๋ธ์ ์ฌ์ฉํด์ผ ํ๋์ง, ์ ์ฌ์ฉํ๋์ง, ๋ชจ๋ธ ์ฑ๋ฅ์ ํฅ์์ํค๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ํ์ตํ๊ฒ ๋ฉ๋๋ค. Part 1. SL Foundation - ์ง๋ํ์ต : ๋ถ๋ฅ / ํ๊ท ๊ฐ ์์ - error๋ฅผ ๊ณ์ฐํด์ ์์คํจ์ loss function cost function์ผ๋ก ๋ถ๋ฆ - square..
๋์ธํ๋/LG Aimers
2024. 1. 13. 02:04
๊ณต์ง์ฌํญ
์ต๊ทผ์ ์ฌ๋ผ์จ ๊ธ
์ต๊ทผ์ ๋ฌ๋ฆฐ ๋๊ธ
- Total
- Today
- Yesterday
๋งํฌ
TAG
- Gaussian Splatting
- lgaimers
- ํ์ด์ฌ์ฝํ
- Paper review
- MYSQL
- ๋ ผ๋ฌธ์ฝ๊ธฐ
- ์ฝ๋ฉ์๋ฌ
- gs๋ ผ๋ฌธ
- ์คํ ์ด๋ธ๋ํจ์
- ์ฝ๋ฉ๊ณต๋ถ
- ์ปดํจํฐ๋น์
- SKTECHSUMMIT
- ๋๋ฆผ๋ถ์ค
- gan
- C์ธ์ด
- ํ ํฌ์๋ฐ
- 2d-gs
- ํ๋ก๊ทธ๋๋จธ์ค
- 3d-gs
- AI์ปจํผ๋ฐ์ค
- Aimers
- ์ฝํ ์ค๋น
- dreambooth
- ๋ ผ๋ฌธ๋ฆฌ๋ทฐ
- CLOVAX
- ๋ ผ๋ฌธ
- ํ์ด์ฌ
- SQL
- AIRUSH
- AIRUSH2023
| ์ผ | ์ | ํ | ์ | ๋ชฉ | ๊ธ | ํ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | ||||
| 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
| 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
| 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
๊ธ ๋ณด๊ดํจ
๋ฐ์ํ