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  • 판다스(pandas) 기본 사용법 익히기

    github.io

    판다스(pandas) 기본 사용법 익히기

    데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리인 판다스(pandas) 의 기본 사용법을 소개해 놓은 ‘10 Minutes to pandas’ 를 번역해 놓은 글입니다. pandas 의 기본 사용법을 익히시려는 분들에게 실습을 천천히 따라해 보시기를 추천합니다.

    yuli_kim

  • 데이터분석/Pandas 판다스 강의

    6

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    데이터분석/Pandas 판다스 강의

    판다스(Pandas)를 이용한 데이터 분석 강의 자료입니다.

    yuli_kim

  • TensorFlow 2.0

    31

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    TensorFlow 2.0

    텐서플로우 2.0 과정 소개입니다.

    TensorFlow 2.x - overview
    TensorFlow 2.x – 필기체 손글씨 ∙ 일반 이미지 예측
    TensorFlow 2.x – 주식 가격 예측 ∙ 나만의 이미지 시스템 구축
    Audience - Prerequisite
    Schedule (Curriculum)

    yuli_kim

  • 머신러닝/딥러닝 강의

    42

    youtube.com

    머신러닝/딥러닝 강의

    머신러닝과 딥러닝의 동작원리와 이러한 알고리즘을 파이썬으로 구현한 강의 자료입니다.

    yuli_kim

  • 머신러닝 1시간으로 입문하기

    youtube.com

    머신러닝 1시간으로 입문하기

    "테리의 딥러닝톡" 연재중입니다~ 즐겁게 들어주셔요~
    https://www.youtube.com/playlist?list=PL0oFI08O71gKEXITQ7OG2SCCXkrtid7Fq

    *슬라이드와 실제 강의 영상은 아래에서 확인하실 수 있습니다.
    http://t-robotics.blogspot.ca/2015/10/machine-learning.html

    yuli_kim

  • 왕초보! 텐서플로우 2.0 머신러닝 기초 강좌

    35

    youtube.com

    왕초보! 텐서플로우 2.0 머신러닝 기초 강좌

    구글 콜래보래토리
    https://colab.research.google.com/
    샵투스쿨에서 전체 강의 보기(소스코드 포함)
    https://bit.ly/3gO17zb

    yuli_kim

  • 머신러닝 강의

    24

    youtube.com

    머신러닝 강의

    교원대 머신러닝 강의입니다.

    yuli_kim

  • Machine Learning (기계학습)

    82

    youtube.com

    Machine Learning (기계학습)

    https://matchup.smartlearn.io/
    https://iai.postech.ac.kr/teaching/machine-learning

    yuli_kim

  • [완결] Do It! 딥러닝 입문

    21

    youtube.com

    [완결] Do It! 딥러닝 입문

    Do It! 딥러닝 입문 플레이리스트

    Do It! 딥러닝 입문: https://tensorflow.blog/do-it-dl
    깃허브: http://bit.ly/do-it-dl-github
    슬라이드 : http://bit.ly/do-it-dl-slide
    유튜브 : http://bit.ly/do-it-dl-video

    yuli_kim

  • 파이썬 머신러닝 강의

    45

    youtube.com

    파이썬 머신러닝 강의

    [위데이터랩]
    홈페이지 - https://wedatalab.com/
    블로그 - https://wedatalab.tistory.com/
    페이스북 - https://www.facebook.com/wedatalab
    인스타그램 - https://www.instagram.com/wedatalab/
    카카오톡 채널 - https://pf.kakao.com/_tmxaK

    yuli_kim

  • [R] 머신러닝 강의

    38

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    [R] 머신러닝 강의

    k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)(k-Nearest Neighbor Algorithm)

    비슷한 데이터끼리 적절한 수를 선정하고
    동일한 범주에 배치하며 유클리드 거리
    공식에 따라 유사도를 측정하게 됩니다.

    추상화 및 일반화 과정을 거치지 않기 때문에
    게으른 학습이라고 하며 사전에 데이터를
    변환하기 위해 다음의 방식이 사용됩니다.

    yuli_kim

  • 핸즈온 머신러닝 2

    24

    youtube.com

    핸즈온 머신러닝 2

    안녕하세요. 박해선입니다. 핸즈온 머신러닝 동영상 강의를 시작합니다. 이 영상에서는 본격적으로 공부하기

    핸즈온 머신러닝 2: https://tensorflow.blog/handson-ml2
    깃허브: http://bit.ly/homl2-git

    yuli_kim

  • [완결] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

    25

    youtube.com

    [완결] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

    [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 강의 동영상

    혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝: https://tensorflow.blog/hg-mldl
    깃허브: https://github.com/rickiepark/hg-mldl
    유튜브: http://bit.ly/hg-mldl-youtube

    yuli_kim

  • [추억의 글] 빅데이터란 무엇이고, 어떻게 해야 할까 | Popit

    popit.kr

    [추억의 글] 빅데이터란 무엇이고, 어떻게 해야 할까 | Popit

    필자는 popit.kr을 운영하기 이전에 지금은 삭제된 개인 블로그에 글을 게재를 했었습니다. 대부분의 글을 popit으로 옮겼다고 생각했는데 지인이 블로터에 있는 이글 링크를 보내왔습니다.  2012년초 빅데이터라는 용어가 막 나타나던 시기에 쓴 글인데 기록할 가치가 있어 다시 게재해 봅니다. 지금에 보는 빅데이터와는 지금 다른 개념도 있기 때문에 읽으시는 분들은 그 시대의 상황을 감안하시고 적절하게 필터링해서 읽어 주셨으면 합니다. 소개한 기술들도 레트로 급이네요. ====================================== 2012년 새해 첫 포스팅입니다. 많은 이슈가 되고 있는 빅데이터에 대해 간단하게 제 의견을 정리해 보았습니다. 본문의 내용은 지극히 개인적인 의견일뿐입니다. 잘못된 부분도 있을 수 있고 왜곡된 부분도 있을 수 있습니다. 태클은 댓글로 남겨주세요.

    yuli_kim

  • Apache Spark(아파치 스파크) 맛보기

    tistory.com

    Apache Spark(아파치 스파크) 맛보기

    안녕하세요 미스테리코의 ian 입니다. 날이 갈수록 AI가 화두가 되어가고 있습니다. 그리고 그 안을 들여다보면 데이터의 중요성을 알 수 있습니다. 개인적인 생각으로는 머지않아 인공지능 기술은 더이상 특정 기..

    yuli_kim

  • 퍼셉트론(Perceptron)

    2

    tistory.com

    퍼셉트론(Perceptron)

    1. 인공신경망과 딥러닝의 시작 "인공지능의 시작은 퍼셉트론(Perceptron)이 처음이다!"라고 말하기에는 힘들지만, "인공신경망(Neural Network)과 딥러닝(Deep Learning)은 퍼셉트론이 처음이다!"라고 말할 수..

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