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BEST 개발 · 프로그래밍 웹 개발
자바스크립트 머신러닝 TensorFlow.js
(5.0)
4개의 수강평 ∙ 188명의 수강생

55,000원

지식공유자 : 김영보
총 63개 수업˙총 6시간 15분
60개월 동안 무제한 수강
수료증 발급 강의
입문 초급 중급이상 대상
내 목록 추가 275 공유
중급자를 위해 준비한
[웹 개발, 데이터 사이언스] 강의입니다.

자바스크립트 환경에서 머신러닝 개념을 다룹니다. 자바스크립트와 TensorFlow.js로 머신러닝을 구현하는 형태와 코드를 다룹니다.

✍️
이런 걸
배워요!
자바스크립트 환경에서의 머신러닝 개념
자바스크립트와 TensorFlow.js로 머신러닝 구현 코드
자바스크립트 환경에서 머신러닝 활용


자바스크립트 머신러닝 TensorFlow.js
내용이 깊고 넓으며 디테일합니다.


머신러닝, 딥러닝은 피할 수 없는 대세이며, 개발자에게 있어 이제는 상식입니다. 머신러닝을 하지 않더라도 적어도 강좌 내용 정도는 알고 있어야 합니다. 한편, 자바스크립트 개발자에게는 접근성이 떨어졌습니다.


본 강좌가 이런 어려움을 해결하게 될 것입니다. 이젠 자바스크립트로 머신러닝, 딥러닝을 구현할 수 있습니다.

강좌 주요 내용


•자바스크립트 환경에서 머신러닝, 딥러닝 개념을 다룹니다.
•자바스크립트와 TensorFlow.js로 머신러닝을 구현하는 형태와 코드를 다룹니다.
•강좌에 필요한 수학(행렬, 미분 등)을 다룹니다. 수학을 몰라도 강좌를 들을 수 있습니다.

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머신러닝 TensorFlow.js JavaScript
국내 최초의 자바스크립트와
Tensorflow.js로 머신러닝을 구현하는 책입니다.

지식공유자가 알려주는
강의 수강 꿀팁!
🎓
이런 분들께
추천드려요!
자바스크립트 환경의 머신러닝 개념을 아시려는 분
머신러닝을 하고 싶은데 무엇부터 해야 하는지 알고 싶은 분
자바스크립트와 TensorFlow.js로 머신러닝을 구현하려는 분
📚
선수 지식,
필요한가요?
자바스크립트 기본

안녕하세요
김영보 입니다.
김영보의 썸네일

40년 넘게 소프트웨어 개발자로 살았으며, 지금도 개발하고 있습니다. 
그 중에서 20년 넘게 JavaScript 중심으로 개발했습니다.

저서:
머신러닝 TensorFlow.js JavaScript
몰입자바스크립트, ECMAScript 6, 자바스크립트 정규표현식
HTML5, DOM 스크립팅Ajax 활용, prototype.js 완전분석  
요구분석을 위한 Event Process 모델링

9권 중에서 8권이 국내 저자 최초입니다.
특히, "머신러닝 TensorFlow.js JavaScript"는 출판하는 시점에 amazon.com에 관련된 책이 없었습니다.

##

[주간 인프런 #22] 여기 40년 경력의 개발자가 있다. 링크가 안되니 주소를 복사하세요.
https://www.inflearn.com/pages/weekly-inflearn-22

커리큘럼 총 63 개 ˙ 6시간 15분의 수업
이 강의는 영상이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 2. TensorFlow.js 소개
1. TensorFlow.js 개요: TensorFlow.js, TensorFlow.js 사용 형태 06:11
2. TensorFlow.js 구성-1 06:27
3. TensorFlow.js 구성-2 04:51
4. TensorFlow.js 활용 데모: 이미지 분류, 게임 컨트롤, 사용 가능 모델, 이미지 기반 모델, 오디오 모델 06:29
섹션 3. Tensor와 Flow
1. Tensor와 Flow 개념 04:19
2. Tensor 계산 08:22
3. 역전파 05:18
4. tf.Tensor 구조: 값 관련 용어, Tensor 생성 07:41
섹션 4. 벡터, 행렬
1. 벡터: 벡터 형태, 벡터 덧셈, 벡터 브로드캐스팅 04:43
2. 벡터 내적, 외적 04:20
3. 행렬: 행렬 형태, 행렬 덧셈, 행렬 브로드캐스팅 04:05
4. 행렬 곱하기, 행렬 나누기, 행렬 내적 곱셈 05:29
섹션 5. 머신러닝 모델링
1. 모델 학습 단계 04:36
2. 데이터 세트: 학습 데이터 세트, 검증 데이터 세트, 테스트 데이터 세트 05:50
3. 데이타와 모델 변수 정의 07:42
4. 예측 모델, 손실함수, 평균제곱오차, 옵티마이저 06:04
5. 모델 학습 06:38
6. 모델 테스트, 모델 평가, 튜닝, 배포 03:09
섹션 6. 선형 회귀
1. 선형/비선형, 선형 회귀, 선형 회귀 모델 가설 04:05
2. 학습 측정 기준, 비용 함수, 효용 함수 04:42
3. 두 점 사이 거리, L1 Norm, L2 Norm 05:40
4. 표준편차: 편차, 분산, 표준편차, 잔차 05:30
5. 손실함수, 손실함수 패널티, 평균제곱오차, 평균제곱오차 계산 07:35
6. 손실함수 값 코드 06:01
7. L1 손실함수, L2 손실함수 05:40
8. Huber 손실함수, Pseudo-Huber 손실함수 05:05
섹션 7. 경사 하강법
1. 경사 하강법 개요, 경사, 기울기, 경사 하강법 전제 05:57
2. 기울기: 기울기와 미분, 수렴, 수렴과 극한 05:18
3. 기울기와 평균 변화율: 변화량, 증분, 기울기, 평균변화율, 기울기 계산 07:20
4. 기울기 변화, 기울기와 학습시간, 미분과 모델 학습 05:50
5. 학습률: 스텝 사이즈, 반복 횟수, 발산 05:28
섹션 8. 배치, 확률적, 미니 배치 경사 하강법
1. 배치 경사 하강법: 학습 데이터 사용 형태, 배치 경사 하강법의 장단점 06:17
2. 배치 사이즈, 에폭, 아웃라이어, 붓꽃 데이터 세트 05:03
3. 확률적 경사 하강법, 손실함수 값 비교 04:43
4. 미니배치 경사 하강법, 미니배치 경사 하강법 장점 05:50
5. 배치 사이즈와 학습률 06:47
섹션 9. 옵티마이저
1. 옵티마이저 개념: 지역, 전역 최솟값, 지역 최솟값 벗어나기, 옵티마이저 목적, 옵티마이저 논리 06:59
2. Momentum, Nesterov 옵티마이저 06:51
3. AdaGrad, AdaDelta 옵티마이저 07:16
4. RMSProp, Adam, AdaMax 옵티마이저 07:34
섹션 10. 선형 회귀 정규화
1. 개요, L1 정규화, L1 정규화 모델 코드 07:08
2. Ridge, Elastic Net 회귀 06:05
섹션 11. 로지스틱 회귀
1. 로지스틱 회귀 예측 기준: 클래스, 정규화, 로직스틱 회귀 04:19
2. 시그모이드 함수 03:36
3. 로지스틱 회귀 분류: 로지스틱 회귀 가설, 로지스틱 회귀 분류 논리, 손실함수, 손실함수 특징 06:02
4. 결정 경계, 로지스틱 회귀 모델, 로지스틱 회귀 예측 09:25
섹션 12. 활성화 함수
1. 활성화 함수 처리 흐름, 반환 값 형태, TF.js 코드 형태 04:53
2. hardSigmoid, step 활성화 함수 06:27
3. ReLU, LeakyReLU, ReLU6 활성화 함수 06:42
4. softplus, tanh, softsign 활성화 함수 06:19
5. ELU, SELU 활성화 함수 04:58
섹션 13. 소프트맥스 회귀
1. 소프트맥스 회귀 개요, 확률로 접근, 소프트맥스 회귀 확률 05:01
2. 소프트맥스 함수 개요, 소프트맥스 함수 특징, 확률 계산 방법 07:03
3. One-Hot 인코딩, One-Hot 인코딩 코드 05:53
4. 소프트맥스 회귀 손실함수, 소프트맥스 회귀 모델 05:19
5. 소프트맥스 회귀 모델 코드 06:47
섹션 14. 손글씨 MNIST
1. MNIST 데이터 세트, MNIST 모델, MNIST 학습 단계, 모델 학습 요소 기술 06:21
강의 게시일 : 2020년 03월 31일 (마지막 업데이트일 : 2020년 03월 31일)
수강평 총 4개
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4개의 수강평
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김규동 thumbnail
감사합니다
2021-01-06
지식공유자김영보
감사합니다.
2021-01-07
법경 thumbnail
아주 좋아요
2020-11-13
지식공유자김영보
감사합니다.
2020-11-13
developer.han thumbnail
선생닌 강좌는 언제든 엄지 척~!
2021-02-27
지식공유자김영보
감사합니다.
2021-02-27
SS thumbnail
머신러닝 책을 여러 권 펼쳤다 덮었습니다. 머신러닝 포기자였습니다. 하지만 이 강의로 머신러닝을 다시 공부할 수 있는 자신감이 생겼습니다. 수포자도 쉽게 이해할 수 있습니다. 심지어 이해가 가서 재미가 있습니다. 아직 강의를 다 듣지는 못했지만 머신러닝과 조금은 친해진 것 같고 tf.js를 어디에 응용해 볼지 가슴이 두근두근하답니다. 이렇게 좋은 강의로 머신러닝 포기자를 구해 주셔서 감사합니다~
2020-04-21
지식공유자김영보
감사합니다. 멋있는 작품을 기대합니다.^^
2020-04-22

55,000원

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지식공유자 : 김영보
총 63개 수업˙총 6시간 15분
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