안녕하세요. 개발한당에는 처음으로 글을 쓰게 되네요.
지금까지 머신러닝을 학습하면서 정리한 내용들을 공유하려고 합니다. 여기는 고수분들이 많아서 도움이 될 지 모르겠습니다. TT
블로그 제목은 '막돼먹은 엔지니어의 머신러닝 개발' 입니다. 돈을 좋아하고 과도한 업무에서 탈출(?)을 꿈꾸며 새로운 기술을 배워 나가는 엔지니어의 입장에서 글을 썼습니다. 막돼먹은(?) 엔지니어라 경어체를 사용하지 않았습니다.
특징은 다음과 같습니다.
1. 문제 해결 중심
고객이나 보스가 문제를 주고 엔지니어가 이를 해결하는 과정으로 구성되어 있습니다. 이론적인 설명 보다는 모델링과 알고리듬 코딩에 중점을 두었습니다.
2. 구글 코랩과 연동
포스트에 있는 코드는 구글 코랩을 통해서 실행하고 결과를 확인할 수 있습니다. 코드를 다운로드하고 개발툴을 설치할 필요가 없습니다. 브라우저에서 바로 실행이 가능합니다.
내용은 다음과 같습니다.
1. 선형회귀(Linear Regression)
https://skettee.github.io/post/linear_regression/
2. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)
https://skettee.github.io/post/logistic_regression/
3. 뉴럴 네트워크 (Neural Network)
https://skettee.github.io/post/neural_network/
4. 뉴럴 네트워크 (NN) - MNIST
https://skettee.github.io/post/neural_network_mnist/
5. Convolutional Neural Network (CNN)
https://skettee.github.io/post/convolutional_neural_network/
6. 잠재 인수 모델 (Latent Factor Model)
https://skettee.github.io/post/latent_factor_model/
7. Recurrent Neural Network (RNN)
https://skettee.github.io/post/recurrent_neural_network/
8. Long Short-Term Memory (LSTM)
https://skettee.github.io/post/long_short_term_memory/
9. Monte Carlo Learning
https://skettee.github.io/post/monte_carlo_learning/
10. SARSA Learning
https://skettee.github.io/post/sarsa_learning/
11. Q-Learning
https://skettee.github.io/post/q_learning/
12. Q 네트워크 (Q-Networks)
https://skettee.github.io/post/q_network/
13. Policy Gradient (PG)
https://skettee.github.io/post/policy_gradient/
조금이라도 도움이 되면 좋겠습니다. 그리고 오류나 버그가 있으면 알려 주시면 반영하겠습니다.
감사합니다 ^^
저는 요즘 NLP랑 폰트쪽 보고 있는데 그지 같습니다 ㅠ