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COURSERA109

week 1_Register and visualize dataset 실습 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI, Amazon Web Services에서 진행하는 Practical Data Science Specialization의 첫 번째 과정인 "Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML"을 정리하려고 합니다. "Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML"의 강의를 통해 'exploratory data analysis (EDA), automated machine learning (AutoML), and text classification algorithms에 대해서 배우게 됩니다. 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Explore the Use Case .. 2022. 5. 21.
week 1_Explore the Use Case and Analyze the Dataset 연습 문제 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI, Amazon Web Services에서 진행하는 Practical Data Science Specialization의 첫 번째 과정인 "Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML"을 정리하려고 합니다. "Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML"의 강의를 통해 'exploratory data analysis (EDA), automated machine learning (AutoML), and text classification algorithms에 대해서 배우게 됩니다. 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Explore the Use Case .. 2022. 5. 21.
week 1_Explore the Use Case and Analyze the Dataset 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI, Amazon Web Services에서 진행하는 Practical Data Science Specialization의 첫 번째 과정인 "Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML"을 정리하려고 합니다. "Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML"의 강의를 통해 'exploratory data analysis (EDA), automated machine learning (AutoML), and text classification algorithms'에 대해서 배우게 됩니다. 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Explore the Use Case.. 2022. 5. 21.
[COURSERA] Build, Train, and Deploy ML Pipelines using BERT (Amazon Web Services) 안녕하세요, HELLO 국가평생교육진흥원과 Coursera가 공동 기획한 을 통해, 코세라(Coursera) 강좌를 수강 및 이수할 수 있게 되었습니다. 데이터 사이언스 관련 강좌를 중심으로 공부할 예정이며, 이번에는 DeepLearning.AI, Amazon Web Services에서 진행하는 Practical Data Science Specialization의 두 번째 과정인 "Build, Train, and Deploy ML Pipelines using BERT"을 정리하려고 합니다. 정리에 앞서서 "Build, Train, and Deploy ML Pipelines using BERT"의 강의를 통해 'Automate a natural language processing task by buildi.. 2022. 5. 17.
[COURSERA] Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML (Amazon Web Services) 안녕하세요, HELLO 국가평생교육진흥원과 Coursera가 공동 기획한 을 통해, 코세라(Coursera) 강좌를 수강 및 이수할 수 있게 되었습니다. 데이터 사이언스 관련 강좌를 중심으로 공부할 예정이며, 이번에는 DeepLearning.AI, Amazon Web Services에서 진행하는 Practical Data Science Specialization의 첫 번째 과정인 "Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML"을 정리하려고 합니다. 정리에 앞서서 "Analyze Datasets and Train ML Models using AutoML"의 강의를 통해 'exploratory data analysis (EDA), automated machine .. 2022. 5. 17.
[COURSERA] Sequence Models 마무리 안녕하세요, HELLO COURSERA 온라인 강의는 모든 수업을 이수하고 시험을 통과하면 이에 따라 자격증을 제공하며, 해당 자격증은 linkedin을 통해 업데이트가 가능합니다. 이번에 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 다섯 번째 과정이자 마지막 과정인 "Sequence Models" 공부를 마무리하였습니다. 강의 목적은 '시퀀스 모델과 음성 인식, 음악 합성, 챗봇, 기계 번역, 자연어 처리(NLP)' 등을 이해하고, 순환 신경망(RNN)과 GRU 및 LSTM, 트랜스포머 모델에 대해서 배우기 위함입니다. 강의의 좋은 점은 LSTM부터 Transformer 모델에 대해 정리하며, 이를 구현한 점입니다. 음성 인식, 합성 및 자연어 처리 등 LSTM, transformer 모델을.. 2022. 5. 17.
week 4_Transformer Subclass 실습 (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 마지막이며, 다섯 번째 과정인 "Sequence Models"을 정리하려고 합니다. "Sequence Models"의 강의를 통해 '시퀀스 모델과 음성 인식, 음악 합성, 챗봇, 기계 번역, 자연어 처리(NLP)' 등을 이해하고, 순환 신경망(RNN)과 GRU 및 LSTM, 트랜스포머 모델에 대해서 배우게 됩니다. 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Recurrent Neural Networks ~ Natural Language Processing & Word Embeddings ~ Sequence Models & Attention Mechanism ~ Transforme.. 2022. 5. 17.
week 4_Transformer Network 연습 문제 (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 마지막이며, 다섯 번째 과정인 "Sequence Models"을 정리하려고 합니다. "Sequence Models"의 강의를 통해 '시퀀스 모델과 음성 인식, 음악 합성, 챗봇, 기계 번역, 자연어 처리(NLP)' 등을 이해하고, 순환 신경망(RNN)과 GRU 및 LSTM, 트랜스포머 모델에 대해서 배우게 됩니다. 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Recurrent Neural Networks ~ Natural Language Processing & Word Embeddings ~ Sequence Models & Attention Mechanism ~ Transforme.. 2022. 5. 17.
week 4_Transformer Network (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 마지막이며, 다섯 번째 과정인 "Sequence Models"을 정리하려고 합니다. "Sequence Models"의 강의를 통해 '시퀀스 모델과 음성 인식, 음악 합성, 챗봇, 기계 번역, 자연어 처리(NLP)' 등을 이해하고, 순환 신경망(RNN)과 GRU 및 LSTM, 트랜스포머 모델에 대해서 배우게 됩니다. 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Recurrent Neural Networks ~ Natural Language Processing & Word Embeddings ~ Sequence Models & Attention Mechanism ~ Transforme.. 2022. 5. 17.
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