Fundamentals 26
- Double Descent
- VGGNet & ResNet
- 전이 학습 (Transfer Learning)
- 가중치 초기화와 데이터 증강
- CNN에서의 데이터 정규화
- Convolution 연산 종류
- 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network)
- 학습
- Normalization
- Regularization
- 손실 함수 (Loss Function)
- 옵티마이저 (Optimizer)
- 계산 그래프 (Computational Graphs)
- 경사 하강법 (Gradient Descent)
- 딥러닝 모델의 학습
- MLP (Multi-Layer Perceptron)
- 주성분 분석 (PCA)
- Boosting
- Bagging
- Bias-Variance Decomposition
- Decision Tree
- 커널 트릭 (Kernel Trick)
- SVM (Support Vector Machine)
- 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)
- 선형 회귀 (Linear Regression)
- 데이터 행렬과 모델