하고싶은거하는사람

매번 수박 겉핥기 식으로 딥러닝 공부를 하고, 또 코드를 긁어서 쓰는 수준에 그쳤었습니다. 그러다 S사 면접에서 전문가들의 깊이 있는 질문에 답하지 못했던 아쉬움이 남아, 늦었지만 딥러닝 이론을 정리해보고자합니다. 개인적인 정리용도이지만 오류나 질문사항이 있으면 댓글 부탁드립니다! 딥러닝이 담고있는 수학, 컴퓨팅 알고리즘적인 깊이 때문에 깔끔한 정리는 되지않을 것 같습니다. 또한, 대략적인 요약이라 상세한 부분은 생략할것입니다. 1. 딥러닝은 어디에서부터 왔는가? 딥러닝은 우리 뇌의 신경망 구조를 본뜬 퍼셉트론(Perceptron)에서 부터 출발했습니다. 딥러닝이 현재 실제로 상용화된 인공지능 서비스까지 닫기에 많은 고난을 거쳤지만(XOR문제, 계산속도 문제, Backpropagation의 등장 등..)..

[ADP대비, 데이터 분석 PT면접 대비] 학부시절부터 수도 없이 만났던 타이타닉 데이터, 주먹구구식으로 분석하지말고 Kaggle Kernel을 따라 차근차근 따라가보자. 참고 커널 https://www.kaggle.com/ash316/eda-to-prediction-dietanic EDA To Prediction(DieTanic) Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Titanic: Machine Learning from Disaster www.kaggle.com https://www.kaggle.com/startupsci/titanic-data-science-solutions Titanic Data ..

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