OUTTA Basic — 데이터 탐색에서 자동미분과 선형회귀까지
NBA 신체 측정값을 그려 보고, 손실곡면·경사하강법·정규화를 선형회귀 Notebook 출력과 함께 다시 정리했다.
노트 읽기Series
2024 OUTTA AI 부트캠프 Basic
데이터 탐색과 자동미분부터 CNN, 언어모델, RNN, BERT까지 Notebook에 남은 코드와 출력으로 다시 공부합니다.
공개 글 6개
OUTTA Basic — 함수 근사와 비선형 분류를 신경망으로 이해하기
Sigmoid basis로 함수를 근사하고 spiral data의 decision boundary를 학습하면서 신경망의 깊이와 학습 실패를 비교했다.
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OUTTA Basic — PyTorch CNN과 손글씨 분류 오류 읽기
Convolution과 pooling의 shape를 따라가고, 저장된 loss·accuracy·오분류 이미지를 함께 읽은 CNN 공부 기록이다.
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OUTTA Basic — 기본 언어모델, Embedding과 Autoencoder 연결하기
TF-IDF cosine similarity에서 dense embedding과 autoencoder latent까지 표현 학습의 흐름을 정리했다.
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OUTTA Basic — RNN과 Seq2Seq에서 시간축 따라가기
Hidden state, sequence shape, train-test divergence와 Seq2Seq teacher forcing을 저장된 RNN 곡선으로 다시 정리했다.
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OUTTA Basic — BERT·Hugging Face·Gemini를 안전하게 정리하기
Tokenization, attention mask, BERT output shape와 환경변수를 이용한 Gemini credential 처리를 코드 중심으로 정리했다.
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