모두를 위한 딥러닝 - 기본적인 머신러닝과 딥러닝 강좌

<img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/5ee77e64-542a-41d0-95b3-261e94a4e376/c1595f93-bd1c-4ed8-8d10-cba6b972ef38.png" media-type="img"

안녕하세요 처음 배워보려고 해서 찾아찾아 오게됐습니다 강의 너무 좋은데 강의하시는 ppt가 따로 제공이 되는건지 궁금해서요~혹시 제공된다고 제가 어디서 찾을 수 있을까요??

placeholder란 method가 없다고 하는데 업그레이드하면서 없어진건가요? 없어졌다면 뭐로 대체해서 사용하면 될까요?

텐서 플로우를 설치하려고 보니 파이썬 3.10 버전에 대해

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있는 학생입니다!  혹시 강의에 사용하신 코드들을 볼 수 있는곳은 없을까요? Github 사이트에서 볼 수 있나요?

두가지 모두 인공신경망을 사용하는 것은 알고 있습니다. 딥러닝 : 사용자가 데이터셋을 하지않아도됨 머신러닝 : 사용자가 데이터셋을 해야함 이정도만 알고 있는데 추가적인 내용을 설명해주시면 감사하겠습니다. 그리고 왜 딥러닝이 하

(N - F) /Stride + 1  --> 이 곳의 공식 아래는 Udacity Self Driving car nano deg과정중에서 Lesson 13의 Quiz 11에 나온 공식입니다 무슨 차이

full code with placeholder 에서  <div style="background-color: #fffffe; font-family: monospace, Consolas, 'Courier New', monospace; font-siz

텐서플로우 설치후, 강의에서 보여준 코드를 입력했는데 다음과 같이 오류가 떠요 ㅠ In : import tensorflow as tf hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!") se

안녕하세요, 강의 너무도 잘 듣고 있습니다. 하나하나 따라하면서 이론을 익히기에 아주 충실한 강의인 것 같습니다. 질문이 하나 있습니다. 현재 zerotoall은 모두 텐서플로 1.0버전으로 작성된 것 같은데</

Tensorflow 설치 하는 부분은 보여주지 않으셔서 나름 검색하고 찾아보면서 했지만 어디는 아나콘다를 설치를 해야 cpu 효율이 좋다. 또 cmd에서 pip 과 pip3의 차이라든지 이제 막 파이썬을 배우고 있는 입장으로서 어떻게 설치해야 할지 잘

https://github.com/tensorflow/tensorflow 에서

먼저 좋은 강의 너무나도 감사합니다. 첫 장부터 궁금한 점이 생겨 질문 남깁니다.   주요 용어, 분류기법에 대해 설명해주실 때 regression, binary classification, multi-l

파이썬은 그닥 잘 다루지 못하는데, 혹시 C++로도 강의를 따라 갈 수 있을까요? 그럴수 없다면 어느정도의 파이썬 활용능력이 강의를 듣는데에 필요한가요?

i에 대한 range에서 (-3,5)와 i 를 사용하지 않고 (=30, 50) 과 i*0.1를 사용하신 이유가 있나요?

마지막 shufflebatch 전에 나오는 코드 실행을 해 봤는데요. 자꾸 오류가 생깁니다. 코드를 몇번이고 다시 확인해보고, 마지막으로는 선생님 깃터브에 들어가서 코드 복사해서 실행 해봤는데도 똑같은 오류가 뜨네요. 깃터브: 

주어진 data에서 test set을 따로 두고나서, 굳이 validation set을 따로 두어 learning 하면서 hyperparameter를 tunning 하는 것이 더 나은 모델을 만드는데 도움이 될까요? 어차피 validation set이 없어도 hy

Training set이 10000개라고 할 때, 이 데이터를 모두 1번씩 모델에 학습 시키는 것이 1 epoch이라고 하셨는데, 이렇게 1번 epoch을 학습시킨 후에도, 여러번 epoch을 학습시키게 되면 어떤 의미가 있는 지 알 수 있을까요? 얼핏 보기

: (, ValueError('could not convert string to float: \'"-0.0588235\''), None)본래 오류는<p

hypothesis = tf.matmul(X, W) + b에서 앞의 tf.matmul(X, W)는 [None, 1]이고 b는 [1]인 것으로 확인되는데 어떻게 연산이 이루어지는 것인지 궁금합니다!!