막돼먹은 엔지니어의 머신러닝 개발

딥러닝 모델링 & 강화학습 알고리듬을 학습하기 위한 주피터 노트북입니다.

선형 회귀 (Linear Regression)

딥러닝의 세계로 들어가기 위해 알아야 하는 첫번째 모델인 선형 회귀(Linear Regression)에 대해 알아보고 keras를 이용해서 모델링을 해보자!

linear_regression.ipynb

로지스틱 회귀 (Logistic Regression)

딥러닝의 세계로 들어가기 위해 알아야 하는 두번째 모델인 로지스틱 회귀(Logistic Regression)에 대해 알아보고 keras를 이용해서 모델링을 해보자!

logistic_regression.ipynb

뉴럴 네트워크 (Neural Network)

딥러닝의 세계로 들어가기 위해 알아야 하는 세번째 모델인 뉴럴 네트워크(Neural Network)에 대해 알아보고 keras를 이용해서 모델링을 해보자!

neural_network.ipynb

뉴럴 네트워크 (NN) - MNIST

뉴럴 네트워크(NN) 실전 문제! MNIST를 keras를 이용해서 모델링을 해보자!

neural_network_mnist.ipynb

Convolutional Neural Network (CNN)

영상 인식의 혁명! 컨볼루션 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network) 에 대해 알아보고 keras를 이용해서 모델링을 해보자!

convolutional_neural_network.ipynb

잠재 인수 모델 (Latent Factor Model)

영화나 상품 추천에 사용되는 잠재 인수 모델(Latent Factor Model)을 살펴 보고 Keras로 모델링을 해보자!

latent_factor_model.ipynb

Recurrent Neural Network (RNN)

시퀀스 모델링(Sequence Modeling)을 위한 리커런트 뉴럴 네트워크(Recurrent Neural Network) 에 대해 알아보고 keras를 이용해서 모델링을 해보자!

recurrent_neural_network.ipynb

Long Short-Term Memory (LSTM)

감성 분석(Sentiment Analysis)을 위해서 텍스트 데이터를 변환하는 방법과 LSTM에 대해 알아보고 keras를 이용해서 모델링을 해보자!

long_short_term_memory.ipynb

Monte Carlo Learning

강화 학습(Reinforcement Learning)에서 사용하는 Monte Carlo에 대해서 알아 보고 Gym에서 제공하는 문제를 해결하기 위한 알고리듬을 만들어 보자.

monte_carlo_learning.ipynb

SARSA Learning

강화 학습(Reinforcement Learning)에서 사용하는 SARSA에 대해서 알아 보고 Gym에서 제공하는 문제를 해결하기 위한 알고리듬을 만들어 보자.

sarsa_learning.ipynb

Q-Learning

강화 학습(Reinforcement Learning)에서 사용하는 Q-Learning에 대해서 알아 보고 Gym에서 제공하는 문제를 해결하기 위한 알고리듬을 만들어 보자.

q_learning.ipynb

Q 네트워크 (Q-Networks)

뉴럴 네트워크와 Q-Learning의 만남! Q-네트워크에 대해서 알아 보고 Gym에서 제공하는 문제를 해결하기 위해 QN을 모델링 하고 최적의 액션을 예측하는 알고리듬을 만들어 보자.

q_network.ipynb

Policy Gradient (PG)

Gaussian Policy Gradient (PG)에 대해서 알아 보고 Gym에서 제공하는 문제를 해결하기 위해 Policy-Network을 모델링 하고 최적의 액션을 예측하는 알고리듬을 만들어 보자.

policy_gradient.ipynb