참조

모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의

CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

[머신러닝] 손실함수의 종류

[인공지능]다층 퍼셉트론으로 XOR문제 해결하기

시즌 1 - 딥러닝의 기본 (TF 1.X lab 완료!)

ML lec 01 - 기본적인 Machine Learning 의 용어와 개념 설명

ML lec 02 - Linear Regression의 Hypothesis(가설) 와 cost 설명

ML lec 03 - Linear Regression의 cost 최소화 알고리즘의 원리 설명

*ML lec 04 - multi-variable linear regression (new)

ML lec 5-1: Logistic Classification의 가설 함수 정의

ML lec 5-2 Logistic Regression의 cost 함수 설명

ML lec 6-1 - Softmax Regression: 기본 개념 소개

ML lec 6-2: Softmax classifier 의 cost함수

lec 07-1: 학습 rate, Overfitting, 그리고 일반화 (Regularization)

lec 07-2: Training/Testing 데이타 셋

lec 08-1,2: 딥러닝의 기본 개념

lec9-1: XOR 문제 딥러닝으로 풀기