This repository is intended for personal study in machine-learning
Many of my source code contains example codes from referenced lectures
머신러닝 분야를 스스로 스터디 하는 많은 분들에게 도움이 되고자 작성하였습니다.
온라인 상에서 좋은 분들이 공유해 주신 Lecture와 Blog를 참고하여 스터디 하실 수 있습니다.
직접 들은 강의는 코멘트하였으나, 지극히 개인적인 의견이 반영 되었습니다.
Video 강좌는 제가 개인적으로 생각하는 순차적 학습 단계 입니다. 물론, 난이도와도 연관이 있습니다.
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Andrew Ng - Machine Learning by coursera
- 머신러닝을 처음 접하는 사람들을 위한 입문용 강좌. 무려 거장이신 Andrew Ng 교수님이 쉽게 설명해 주는 강의를 들을 수 있음.
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- 머신러닝 스터디에 본격적으로 들어가기에 앞서 "데이터 과학을 위한 파이썬 입문" 추천. 다만 강의는 유료 (3만 3천원)
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김성훈 교수님 - 모두를 위한 딥러닝 시즌 1 (Tensorflow)
- 입문용으로 최고의 강의임. tensorflow와 익숙하지 않아도 예제를 보면서 차근 차근 따라할 수 있음
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- 영어로 진행되는 강좌. 영어가 익숙하다면 제일 먼저 이 강의를 듣고 개념을 정리하는 것을 추천.
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Udacity - Deep Learning by GOOGLE
- 평균 1분 내외의 굉장히 짤막한 강의로 이루어져 있음. 어느 정도 중급 단계에서 실전 코딩을 해보기 위하여 듣는 것을 추천 (Assignment를 완료해 보는 것을 추천)
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- 딥러닝에 대한 강좌라기 보다는 보다 재밌게 에피소드 별/ 카테고리 별로 짧고 쉽게 설명해 주시는 강의. 지루하지 않고 재밌게 들을 수 있으며, 알기 쉽게 설명해 주는 것이 포인트 (개념 정리용)
- Back Propagation
- Loss Functions and Optimization
- Convolution Neural Networks (CNN)
- Recurrent Neural Networks
- Natural Language Processing
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- 김성훈 교수님의 "모두를 위한 딥러닝 시즌 1" 강좌별 정리가 되어 있는 블로그
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Google - Tensorflow Get Started (영문)
- Google의 공식 document 사이트 이며, Tensorflow 의 기본 구현 방법 튜토리얼
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https://ratsgo.github.io/blog/categories/#natural-language-processing
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terryum - awesome-deep-learning-papers
- 딥러닝 관련 논문을 매우 잘 정리해 놓은 깃헙
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- tensorflow를 활용한 많은 튜토리얼이 있음
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- Keras를 활용한 GAN구현
- Digit Recognizer
- Facial Keypoints Detection
- Dogs vs. Cats
- Right Whale Recognition
- Intel & MobileODT Cervical Cancer Screening
- 김성훈 교수님 - "모두를 위한 딥러닝 시즌 1"
- Udacity - "Deep Learning"
- Stanford - CS231n