[알차니의 머신러닝] 드디어 완성된 specialization

in #kr6 years ago

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유투브는 어떻게 나에게 동영상 제안을 할까?

이 질문을 시작으로 머신러닝, 딥러닝에 대한 궁금증이 생겨서 강의를 찾던 중에 coursera에서 Deep learning specialization 이라는 프로그램을 발견하게 되었습니다. 프로그래밍이라는 것이 그리 친숙하지 않은 시점이라 python, tensorflow 등을 따로 또 찾아가면서 공부를 했었는데 마침네 그 종지부를 찍었네요!

총 5개의 큰 강의로 구성이 되어있었던 강의는

  1. Neural Networks and Deep Learning
  2. Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning
  3. Regularization and Optimization Structuring Machine Learning Projects
  4. Convolutional Neural Networks
  5. Sequence Models

으로 구성이 되어있었습니다. 영어로 되어있다보니 시간도 많이 걸렸지만 머신러닝과 딥러닝에 대해서 알면 알수록 매력적이라 빠져나올 수 없었습니다. 물론 월마다 나가는 돈이 아까워 악착같이 한 것도 있지만...

어찌되었든 뿌듯하고 더욱더 재미있는 여정이 앞으로 펼쳐질것 같아 기대가 됩니다. 이제 들을 강의로는 reinforcement learning 인데 이 부분도 무사히 마치길 기대해봅니다.

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이런 어려운 길을 가고 계신 분이셨군요!
unsupervised learning 까지 차근차근 알려주시길 기다리고 있겠습니다~!

몇년전에 딥러닝이란게 이슈화되기 이전에
마르코프체인이란것으로 동영상제안하고 구글검색도 그 알고리즘으로 검색상위노출된다고 들었었는데요.......

제로마르코프체인은 단순확율의 분배에요...

가령 유투브에서 pop송뮤직을 10%들었고 클래식뮤직을 90%들었다면
클래식뮤직 90% pop뮤직 10%노출되는게 제로마르코프체인이고요
항상 보여지는 화면이 이비율로 구성되고요

1차마르코프체인은 두단계입니다.
내가 전에 어떤 영상을 틀었냐에 따라 화면구성이 바껴집니다.
pop송뮤직다음에 힙합들은게 90% 올드팝들은게 10%라면
클래식 들은다음에 국악들은게 60% 재즈가 40%라면
내가 전에 pop송뮤직들었으면 힙합90% 올드팝 10%로 갈라지고
클리식들었다면 국악60% 재즈40%이렇게 갈라질겁니다.

보통마르코프체인은 N차까지하고 N차값이 많을수록 정밀해지지만
그만큼 m^N승을 계산하여야하는 것으로 알고있습니다.

마르코프체인알고리즘으로 행동패턴분석인지라던가 등등 많은 분야에 쓰이는것으로 알고있어요

대박! 좋은 정보 감사합니다~

엇 저는 이제 첫부분 시작하고 있는데 재밌게 보고 있어요 ㅋㅋ.
ipython제공해주는 것도 마음에 들고.