[스페셜세미나] 통계적 기계학습 II # 1

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[스페셜세미나] 통계적 기계학습 II # 1
[스페셜세미나] 통계적 기계학습 I # 2
[스페셜세미나] 통계적 기계학습 I # 1
[스페셜세미나] 통계적 기계학습 II # 2
7. Convolutional neural networks 1/2 [통계적기계학습-딥러닝, 2022-1 숙명여대 통계학과 220425]
11. Training neural networks, part II 1/2 [통계적기계학습-딥러닝, 2022-1 숙명여대 통계학과 220606]
4. Optimization 2/3 - stochastic gradient descent, momentum [통계적기계학습-딥러닝, 2022-1 숙명여대 통계학과 220330]
5. Fully connected neural networks 1/2 [통계적기계학습-딥러닝, 2022-1 숙명여대 통계학과 220406]
파이썬을 활용한 통계적 기계학습 I #2. 국소회귀 Lowess와 일반화가법모형
10. Training neural networks, part I 2/3 [통계적기계학습-딥러닝, 2022-1 숙명여대 통계학과 220601]
Ch11_1.빅데이터와 기계학습(지도학습)(통계와 기계학습적 방법비교)
10. Training neural networks, part I 3/3 [통계적기계학습-딥러닝, 2022-1 숙명여대 통계학과 220601]
7. Convolutional neural networks 2/2 [통계적기계학습-딥러닝, 2022-1 숙명여대 통계학과 220502]
Lab 5. RNN, LSTM, and Attention for Image Captioning 1/2 [통계적기계학습-딥러닝, 2022-1 숙명여대 통계학과 220530]
[스페셜세미나] R을 활용한 수치계산 # 1
9. Hardware and software 2/6 - DL software [통계적기계학습-딥러닝, 2022-1 숙명여대 통계학과 220427 대체수업]
6. Backpropagation 2/2 [통계적기계학습-딥러닝, 2022-1 숙명여대 통계학과 220413]
[토크ON세미나] 강화학습 입문하기 1강 - 강화학습 이해 | T아카데미
[깊게 배우는 머신러닝] 1.1 머신러닝은 곧 통계적 학습(Statistical Learning)이다!