머신러닝 1 페이지

제 1 장 머신러닝 원리 및 이론

      1. 딥려닝 개요

제 2 장 Numpy 소개

      1. Numpy 소개

      2. Numpy 자료형

      3. numpy 브로드캐스팅

      4. ndarray 내장함수

      5. numpy.exp

제 3 장 Pandas 소개

      1. Pandas 소개

      2. DataFrame

      3. 색인(index) 객체

      4. 색인, 선택

      5. 연산

      6. 함수적용과 매핑

      7. 정렬과 순위

      8. 기술통계 메소드 댓글+ 1개

      9. 다중 색인

제 4 장 파이썬 머신러닝

      1. 머신러닝 소개

      2. scikit-learn 머신러닝 라이브러리 소개

      3. SVM 실습 : XOR 연산 학습

      4. scipy 라이브러리 사용하기

      5. matplotlib : 과학계산용 그래프 라이브러리

      6. scikit_learn의 붓꽃 데이터 셋을 가져오기

      7. KNN 댓글+ 1개

      8. SVM : 붓꽃 데이터 분석

      9. SVM : 붓꽃데이터 분석 (Pandas 이용)

      10. SVM : BMI 데이터 분석

      11. sklearn의 train_test_split() 사용법 댓글+ 1개

      12. 서포트 벡터 머신

      13. 서포트 백터 머신(2)

      14. Support Vector Regression (SVR)

      15. scikit-learn 데이터셋(dataset) 다루기

제 5 장 파이썬 딥러닝

      1. 딥러닝 소개

      2. 퍼셉트론

      3. 신경망

      4. 신경망의 내적

      5. 신경망의 활성함수

      6. TensorFlow 댓글+ 4개

      7. 신경망 학습의 기본적이고 간단한 컨셉

      8. Regression Model과 Classification Model 댓글+ 1개

      9. CentOS 7에서 TensorFlow GPU를 설치

제 6 장 파이토치(PyTorch)

      1. 파이토치 개발환경 구축 - Python3.7

      2. 파이토치 개발환경 구축(Anaconda3)

      3. 파이토치 소개

      4. Autograd: 자동 미분

      5. 신경망(Neural Networks)

      7. 와인 분류하기

제 7 장 Visdom

      1. Visodom 사용법

      2. visdom 사용법(2)

      3. neural network의 기초(1)

      4. neural network의 기초-미분의 유도과정(2)

제 8 장 머신러닝 원리 및 이론

      1. Google Colab 사용하기

      2. 선형회귀 모델 실습

      3. 로지스틱 회귀 모델

      4. 의사결정트리 실습

      5. 랜덤 포레스트

      6. KNN

      7. 타이타닉 생존자 예측하기

제 9 장 딥러닝 원리 및 이론

      1. 딥러닝 기초

      2. 신경망

      3. 신경망 실습

제 10 장 딥러닝 모델 서빙하기

      1. Tensorflow 2.0을 활용한 딥러닝 모델 서빙하기

      2. Docker 설치

      3. Tensorflow 2.0과 flask를 활용한 딥러닝 모델 서빙하기

      4. A Flask API for serving scikit-learn models

      5. SavedModel 포맷 사용하기

      6. 텐서플로 서빙으로 모델 배포하기

제 11 장 한백 AutoCar 실습

      1. ROS 설치

      2. 구독, 발행, 토픽 개요

      3. 구독, 발행을 활용한 센서 데이터 수신

      4. Catkin - ROS의 빌드 시스템

      5. 서비스, 서버, 클리이언트 기본

      6. 서비스를 활용한 모터 제어

      7. 액션 메시지

      8. 액션 메시지를 활용한 카메라 화면 캡쳐

      9. LiDAR 센서

      10. LiDAR를 이용한 전방 장애물 회피 주행

      11. SLAM 실습

      12. NoMachine을 활용한 Windows 실행하기

      13. ROS 명령

      14. rqt 명령 사용하기

      15. 라이다를 활용한 SLAM

      16. RPLIDAR ROS package 실습

제 12 장 AutoCar HowTo

      1. Ubuntu 재부팅시 resolv.conf 초기화 될때

      2. 로그인 쉘(bashrc)이 실행이 않될때

      3. 우분투 Wifi 설정하기

      4. Python3.7 설치하기

제 13 장 빅데이터 분석

      1. Hadoop 이란?

      2. Hadoop 설치 (1)

      3. VM 시작시 오류 - Host-Only Ethernet Adapter 관련

      4. Hadoop 설치 (2)

      5. Hadoop 설치 (3)

      6. 하둡설치(4)

      7. 하둡-클러스터 실행

      8. 하둡 명령어(1)

      9. 하둡 명령어 (2) - HDFS 명령어

      90. 하둡 0.x, 1.x, 2.x 의 차이

제 14 장 pygame 으로 GUI 구현

      1. pygame 설치

      2. pygame 기본 구조

      3. pygame 이벤트 예제

      4. KEYDOWN, KEYUP 이벤트 예제

      5. pygame 예제 - 회전

      6. pygame 예제 - 이동

      7. Image의 위치를 키보드로 제어하기

      8. Live Streaming using OpenCV Flask

제 15 장 웹크롤링

      1. 웹 크롤러 만들기

      2. 블로그 내용 크롤링하기