machine_learning_examples
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기계 학습 예제 및 튜토리얼 모음입니다.
https://lazyprogrammer.me에서 관련 튜토리얼을 찾아보세요.
https://deeplearningcourses.com에서 관련 강좌를 찾아보세요.
이 저장소에서 모든 과정의 모든 코드를 찾을 수 있는 것은 아닙니다. 일부 최신 코드 예제(예: 대부분의 Tensorflow 2.0)는 Google Colab에서 수행되었습니다. 그러므로 자신이 수강하고 있는 강좌의 강의에서 제공하는 안내사항을 확인하시기 바랍니다.
각 강좌의 코드는 폴더별로 구분되어 있습니다. 강좌 내(보통 강의 2, 3) 내 "코드를 어디서 구하나요?" 강의를 시청하시면 어느 폴더가 어느 강좌에 해당하는지 판단하실 수 있습니다.
기억하세요: 하나의 폴더 = 하나의 코스.
나는 많은 사람들이 오래된 포크를 가지고 있다는 것을 발견했습니다. 따라서 내 강좌 중 하나를 수강하는 경우 이 저장소를 포크하지 않는 것이 좋습니다. 저는 지속적으로 강좌를 업데이트하고 있으며 귀하의 포크는 곧 구식이 될 것입니다. 업데이트를 쉽게 받으려면 대신 저장소를 복제해야 합니다(즉, 무작위로 자주 "git pull"하면 됩니다).
Tensorflow 2부터 Google Colab을 사용하기 시작했습니다. 해당 과정의 경우 달리 명시되지 않는 한 코드는 Google Colab에 있습니다. 강좌에 노트북 링크가 제공됩니다. 자세한 내용은 "코드를 얻을 수 있는 곳" 강의를 참조하세요.
데이터 과학: 자연어 처리를 위한 변환기
https://deeplearningcourses.com/c/data-science-transformers-nlp
기계 학습: Python의 자연어 처리(V2)
https://deeplearningcourses.com/c/natural-언어-processing-in-python
시계열 분석, 예측 및 기계 학습
https://deeplearningcourses.com/c/time-series-analytic
Python의 금융 공학 및 인공 지능
https://deeplearningcourses.com/c/ai-finance
PyTorch: 딥 러닝과 인공 지능
https://deeplearningcourses.com/c/pytorch-deep-learning
Tensorflow 2.0: 딥 러닝 및 인공 지능 (VIP 버전)
https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-tensorflow-2
수학 0-1: 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 선형 대수학
https://deeplearningcourses.com/c/linear-algebra-data-science
데이터 과학: Python의 베이지안 선형 회귀 https://deeplearningcourses.com/c/bayesian-linear-regression-in-python
데이터 과학: Python의 베이지안 분류 https://deeplearningcourses.com/c/bayesian-classification-in-python
Python의 고전적 통계 추론 및 A/B 테스트 https://deeplearningcourses.com/c/statistical-inference-in-python
Python의 선형 회귀를 위한 선형 프로그래밍 https://deeplearningcourses.com/c/linear-programming-python
STEM 분야의 학생, 엔지니어 및 전문가를 위한 MATLAB https://deeplearningcourses.com/c/matlab
수학 0-1: 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 행렬 미적분학 https://deeplearningcourses.com/c/matrix-calculus-machine-learning
기계 학습: 최신 컴퓨터 비전 및 생성 AI https://deeplearningcourses.com/c/computer-vision-kerascv
DeepFakes 및 음성 복제: 기계 학습의 쉬운 방법 https://deeplearningcourses.com/c/deepfakes-voice-cloning
재무 분석: ChatGPT 쌍 거래 봇 구축 https://deeplearningcourses.com/c/chatgpt-pairs-trading
수학 0-1: 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 미적분학 https://deeplearningcourses.com/c/calculus-data-science
데이터 과학 및 기계 학습: Python의 Naive Bayes https://deeplearningcourses.com/c/data-science-machine-learning-naive-bayes-in-python
최첨단 AI: Python의 심층 강화 학습 https://deeplearningcourses.com/c/cutting-edge-artificial-intelligence
Python의 추천 시스템 및 딥 러닝 https://deeplearningcourses.com/c/recommender-systems
기계 학습 및 AI: Python에서 벡터 머신 지원 https://deeplearningcourses.com/c/support-Vector-machines-in-python
딥 러닝: 고급 컴퓨터 비전 https://deeplearningcourses.com/c/advanced-computer-vision
딥 러닝: 고급 NLP 및 RNN https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-advanced-nlp
딥 러닝: GAN 및 변형 자동 인코더 https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-gans-and-variational-autoencoders
고급 AI: Python의 심층 강화 학습 https://deeplearningcourses.com/c/deep-reinforcement-learning-in-python
인공 지능: Python의 강화 학습 https://deeplearningcourses.com/c/artificial-intelligence-reinforcement-learning-in-python
Python의 딥 러닝을 통한 자연어 처리 https://deeplearningcourses.com/c/natural-lang-processing-with-deep-learning-in-python
딥 러닝: Python의 순환 신경망 https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-recurrent-neural-networks-in-python
비지도 기계 학습: Python의 숨겨진 Markov 모델 https://deeplearningcourses.com/c/unsupervised-machine-learning-hidden-markov-models-in-python
딥 러닝 전제 조건: Python의 Numpy Stack https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-prerequisites-the-numpy-stack-in-python
딥 러닝 전제 조건: Python의 선형 회귀 https://deeplearningcourses.com/c/data-science-linear-regression-in-python
딥 러닝 전제 조건: Python의 로지스틱 회귀 https://deeplearningcourses.com/c/data-science-logistic-regression-in-python
데이터 과학: Python의 딥 러닝 및 신경망 https://deeplearningcourses.com/c/data-science-deep-learning-in-python
Python의 클러스터 분석 및 비지도 기계 학습 https://deeplearningcourses.com/c/cluster-analytic-unsupervised-machine-learning-python
데이터 과학: Python의 지도 기계 학습 https://deeplearningcourses.com/c/data-science-supervised-machine-learning-in-python
Python의 베이지안 기계 학습: A/B 테스트 https://deeplearningcourses.com/c/bayesian-machine-learning-in-python-ab-testing
데이터 과학: Python의 자연어 처리 https://deeplearningcourses.com/c/data-science-natural-언어-processing-in-python
Python의 최신 딥 러닝 https://deeplearningcourses.com/c/data-science-deep-learning-in-theano-tensorflow
Python의 앙상블 기계 학습: Random Forest 및 AdaBoost https://deeplearningcourses.com/c/machine-learning-in-python-random-forest-adaboost
딥 러닝: Python의 컨볼루셔널 신경망 https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-convolutional-neural-networks-theano-tensorflow
Python의 비지도 딥러닝 https://deeplearningcourses.com/c/unsupervised-deep-learning-in-python
