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머신러닝, 딥러닝 기본 - 이론 용어 정리 (지도학습, epoch, loss, accuracy)

 머신러닝, 딥러닝 기본 - 이론 용어 정리 (지도학습, epoch, loss, accuracy)

Google Developers에서 완벽한 머신러닝 용어집을 제공하고 있지만 그중에서도 머신러닝, 딥러닝을 공부하면서 기본적으로 알아두면 좋은 용어들을 정리해보려고 한다. *출처:https://developers.google.com/machine-learning/glossary Google Developers에서 제공하는 Machine Learning Crash Course.

강의도 괜찮고, Glossary를 보면 텐서플로우, 강화 학습, 이미지 모델 등 다양한 이론과 용어를 볼 수 있다. 머신러닝, 딥러닝 공부하면서 참고하면 좋을 사이트!

1. TensorFlow 2.0 : 머신러닝, 딥러닝 프레임워크 중 가장 유명한 프레임워크인 텐서플로우 2.x 버전은 2019년 9월에 공식 업데이트되었다.

이전과 달라진 점은 TensorFlow 2.0에서 텐서플로우, Theano, CNTK 등 여러 프레임워크를 편하게 사용할 수 있게 도와주는 API인 Keras를 표준 API로 확정한 것이다....

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