K.W. Yang

AI Researcher & Developer

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[Python] 26. name & main

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본 포스팅은 “윤성우의 열혈 파이썬 중급편” 책 내용을 기반으로 작성되었습니다. 잘못된 내용이 있을 경우 지적해 주시면 감사드리겠습니다.

[Python] 25. 클래스 메소드와 static 메소드

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[Python] 24. 데코레이터

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[Python] 23. 네스티드 함수와 클로저

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[Python] 22. 프로퍼티

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[Python] 21. 정보은닉과 dict, __slots__의 효과

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[Python] 20. 연산자 오버로딩

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[Python] 19. 스페셜 메소드

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[Python] 18. isinstance 함수와 object 클래스

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[Python] 17. 상속

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[Python] 16. 클래스와 객체의 본질

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[Python] 13. 지료형 분류와 set & frozenset

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[Python] 12. dict & defaultdict & OrderedDict

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[Python] 9. 튜플 패킹 & 언패킹, 네임드 튜플

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[Python] 8. 제너레이터 함수

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[Python] 7. Map & Filter

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[Python] 5. Iterable 객체와 Iterator 객체

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[Python] 4. 리스트 컴프리헨션

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[Python] 3. 깊은 복사와 얕은 복사

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deep learning

[Deeplearning(pytorch)] 12. Seq2Seq 기계 번역

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[Deeplearning(Tensorflow)] 9. LSTM과 GRU 셀

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[Deeplearning(Tensorflow)] 3. 신경망 모델 훈련

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[Deeplearning(Tensorflow)] 2. 심층 신경망

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[Deeplearning(Tensorflow)] 1. 인공 신경망

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[Deeplearning(pytorch)] 7. CNN 기초와 모델 구현

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[Deeplearning(pytorch)] 6. 과대적합과 드롭아웃

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[Deeplearning(pytorch)] 3. 신경망 모델 구현하기

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[Deeplearning(pytorch)] 1. 텐서와 Autograd

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Network

[네트워크 초급] 21. 서브넷의 구조

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[네트워크 초급] 18. IP 주소의 구조

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[네트워크 초급] 14. 스위치의 구조

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[네트워크 초급] 13. MAC 주소의 구조

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[네트워크 초급] 8. 캡슐화와 역캡슐화

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[네트워크 초급] 6. 네트워크의 규칙

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[네트워크 초급] 3. 랜과 왠

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[네트워크 초급] 1. 네트워크의 구조

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pytorch

[Deeplearning(pytorch)] 12. Seq2Seq 기계 번역

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[Deeplearning(pytorch)] 7. CNN 기초와 모델 구현

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[Deeplearning(pytorch)] 6. 과대적합과 드롭아웃

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[Deeplearning(pytorch)] 3. 신경망 모델 구현하기

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[Deeplearning(pytorch)] 1. 텐서와 Autograd

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machine learning

[Machine learning] 2. 지도 학습

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[Machine learning] 14. 주성분 분석

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[Machine learning] 13. K-평균

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[Machine learning] 12. 군집 알고리즘

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[Machine learning] 11. 트리의 앙상블

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[Machine learning] 10. 교차 검증과 그리드 서치

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[Machine learning] 9. 결정 트리

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[Machine learning] 8. 확률적 경사 하강법

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[Machine learning] 7. 로지스틱 회귀

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[Machine learning] 6. 특성 공학과 규제

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[Machine learning] 5. 선형회귀

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[Machine learning] 4. k-최근접 이웃 회귀

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[Machine learning] 3. 데이터 전처리

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[Machine learning] 2. 훈련 세트와 테스트 세트

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[Machine learning] 1. 마켓과 머신러닝

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이더넷 규격

[네트워크 초급] 21. 서브넷의 구조

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[네트워크 초급] 18. IP 주소의 구조

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probaility

[확통] 2. 여러 확률변수의 조합 I

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[확통] 1. 확률

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DNN

[Deeplearning(pytorch)] 6. 과대적합과 드롭아웃

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Parallization in python

[Python] 4. 멀티프로세싱 2

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[Python] 3. 멀티프로세싱 1

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[Python] 2. 병렬화

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dict

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view

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paper

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supervised learning

[Machine learning] 2. 지도 학습

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[Machine learning] 2. 훈련 세트와 테스트 세트

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unsupervised learning

[Machine learning] 12. 군집 알고리즘

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[Machine learning] 2. 훈련 세트와 테스트 세트

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CNN

[Deeplearning(pytorch)] 7. CNN 기초와 모델 구현

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Data structure

[자료구조와 알고리즘] 2. 반복하는 알고리즘

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[자료구조와 알고리즘] 1. 알고리즘이란?

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Algorithm

[자료구조와 알고리즘] 2. 반복하는 알고리즘

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[자료구조와 알고리즘] 1. 알고리즘이란?

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logistic regression

[Machine learning] 2. 지도 학습

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[Machine learning] 7. 로지스틱 회귀

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decision tree

[Machine learning] 2. 지도 학습

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[Machine learning] 9. 결정 트리

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one-hot encoding

[Deeplearning(Tensorflow)] 1. 인공 신경망

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autoencoder

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rnn

[Deeplearning(pytorch)] 12. Seq2Seq 기계 번역

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multiprocessing

[Python] 4. 멀티프로세싱 2

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[Python] 3. 멀티프로세싱 1

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LAN

[네트워크 초급] 6. 네트워크의 규칙

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[네트워크 초급] 3. 랜과 왠

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WAN

[네트워크 초급] 6. 네트워크의 규칙

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[네트워크 초급] 3. 랜과 왠

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Test

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01-1. Test

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test

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reference count

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deep copy

[Python] 3. 깊은 복사와 얕은 복사

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shallow copy

[Python] 3. 깊은 복사와 얕은 복사

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list comprehension

[Python] 4. 리스트 컴프리헨션

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list Iterable object

[Python] 5. Iterable 객체와 Iterator 객체

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Iterator object

[Python] 5. Iterable 객체와 Iterator 객체

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Object

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Function

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Lambda

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Map

[Python] 7. Map & Filter

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Filter

[Python] 7. Map & Filter

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Generator

[Python] 8. 제너레이터 함수

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tuple

[Python] 9. 튜플 패킹 & 언패킹, 네임드 튜플

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packing

[Python] 9. 튜플 패킹 & 언패킹, 네임드 튜플

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unpacking

[Python] 9. 튜플 패킹 & 언패킹, 네임드 튜플

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defaultdict

[Python] 12. dict & defaultdict & OrderedDict

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OrderedDict

[Python] 12. dict & defaultdict & OrderedDict

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set

[Python] 13. 지료형 분류와 set & frozenset

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frozenset

[Python] 13. 지료형 분류와 set & frozenset

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sort

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sorted

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enumerate

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string formatting expressions

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string formatting method calls

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class

[Python] 16. 클래스와 객체의 본질

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object

[Python] 16. 클래스와 객체의 본질

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inheritance

[Python] 17. 상속

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instance

[Python] 18. isinstance 함수와 object 클래스

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object class

[Python] 18. isinstance 함수와 object 클래스

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special method

[Python] 19. 스페셜 메소드

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iterable

[Python] 19. 스페셜 메소드

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iterator

[Python] 19. 스페셜 메소드

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operator overloading

[Python] 20. 연산자 오버로딩

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__

[Python] 21. 정보은닉과 dict, __slots__의 효과

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__dict__

[Python] 21. 정보은닉과 dict, __slots__의 효과

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__slots__

[Python] 21. 정보은닉과 dict, __slots__의 효과

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property

[Python] 22. 프로퍼티

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getter

[Python] 22. 프로퍼티

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setter

[Python] 22. 프로퍼티

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nested

[Python] 23. 네스티드 함수와 클로저

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closure

[Python] 23. 네스티드 함수와 클로저

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tensor

[Deeplearning(pytorch)] 1. 텐서와 Autograd

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autograd

[Deeplearning(pytorch)] 1. 텐서와 Autograd

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decorator

[Python] 24. 데코레이터

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class method

[Python] 25. 클래스 메소드와 static 메소드

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static method

[Python] 25. 클래스 메소드와 static 메소드

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__name__

[Python] 26. name & main

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feature

[Machine learning] 1. 마켓과 머신러닝

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training

[Machine learning] 1. 마켓과 머신러닝

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K-Nearest Neighbors

[Machine learning] 1. 마켓과 머신러닝

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accuracy

[Machine learning] 1. 마켓과 머신러닝

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train set

[Machine learning] 2. 훈련 세트와 테스트 세트

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test set

[Machine learning] 2. 훈련 세트와 테스트 세트

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gradient descent

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example

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practice

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ANN

[Deeplearning(pytorch)] 3. 신경망 모델 구현하기

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data preprocessing

[Machine learning] 3. 데이터 전처리

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standard score

[Machine learning] 3. 데이터 전처리

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broadcasting

[Machine learning] 3. 데이터 전처리

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regression

[Machine learning] 4. k-최근접 이웃 회귀

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k-neighbor regressor

[Machine learning] 4. k-최근접 이웃 회귀

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coefficient of determination

[Machine learning] 4. k-최근접 이웃 회귀

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overfitting

[Machine learning] 4. k-최근접 이웃 회귀

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underfitting

[Machine learning] 4. k-최근접 이웃 회귀

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linear regression

[Machine learning] 5. 선형회귀

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coefficient

[Machine learning] 5. 선형회귀

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weight

[Machine learning] 5. 선형회귀

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model parameter

[Machine learning] 5. 선형회귀

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polynomial regression

[Machine learning] 5. 선형회귀

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multiple regression

[Machine learning] 6. 특성 공학과 규제

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feature engineering

[Machine learning] 6. 특성 공학과 규제

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ResNet

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multi-class classification

[Machine learning] 7. 로지스틱 회귀

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sigmoid function

[Machine learning] 7. 로지스틱 회귀

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softmax function

[Machine learning] 7. 로지스틱 회귀

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stochastic gradient descent

[Machine learning] 8. 확률적 경사 하강법

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loss function

[Machine learning] 8. 확률적 경사 하강법

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epoch

[Machine learning] 8. 확률적 경사 하강법

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impurity

[Machine learning] 9. 결정 트리

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information gain

[Machine learning] 9. 결정 트리

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feature importance

[Machine learning] 9. 결정 트리

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validation set

[Machine learning] 10. 교차 검증과 그리드 서치

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cross validation

[Machine learning] 10. 교차 검증과 그리드 서치

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grid search

[Machine learning] 10. 교차 검증과 그리드 서치

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random search

[Machine learning] 10. 교차 검증과 그리드 서치

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ensemble learning

[Machine learning] 11. 트리의 앙상블

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random forest extra tree

[Machine learning] 11. 트리의 앙상블

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gradient boosting

[Machine learning] 11. 트리의 앙상블

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histogram

[Machine learning] 12. 군집 알고리즘

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cluster

[Machine learning] 12. 군집 알고리즘

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k-means

[Machine learning] 13. K-평균

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cluster center

[Machine learning] 13. K-평균

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elbow method

[Machine learning] 13. K-평균

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dimensionality reduction

[Machine learning] 14. 주성분 분석

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principal components analysis

[Machine learning] 14. 주성분 분석

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explained variance

[Machine learning] 14. 주성분 분석

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artificial neural network

[Deeplearning(Tensorflow)] 1. 인공 신경망

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tensorflow

[Deeplearning(Tensorflow)] 1. 인공 신경망

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dense layer

[Deeplearning(Tensorflow)] 1. 인공 신경망

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deep neural network

[Deeplearning(Tensorflow)] 2. 심층 신경망

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relu function

[Deeplearning(Tensorflow)] 2. 심층 신경망

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optimizer

[Deeplearning(Tensorflow)] 2. 심층 신경망

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dropout

[Deeplearning(Tensorflow)] 3. 신경망 모델 훈련

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callback

[Deeplearning(Tensorflow)] 3. 신경망 모델 훈련

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early stopping

[Deeplearning(Tensorflow)] 3. 신경망 모델 훈련

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convolution

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filter

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feature map

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padding

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stride

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pooling

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Conv2D

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MaxPooling2D

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plot_model

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weights visualization

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feature map visualization

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functional API

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knn

[Machine learning] 2. 지도 학습

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svm

[Machine learning] 2. 지도 학습

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sequential data

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recurrent neural network

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cell

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hidden state

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corpus

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token

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word embedding

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LSTM

[Deeplearning(Tensorflow)] 9. LSTM과 GRU 셀

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cell state

[Deeplearning(Tensorflow)] 9. LSTM과 GRU 셀

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GRU

[Deeplearning(Tensorflow)] 9. LSTM과 GRU 셀

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seq2seq

[Deeplearning(pytorch)] 12. Seq2Seq 기계 번역

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adversarial attack

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gan

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cgan

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dqn

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Concurrency in python

[Python] 1. 시작하기

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패킷

[네트워크 초급] 1. 네트워크의 구조

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Bit

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Byte

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ASCII 코드

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가정에서의 네트워크

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회사에서의 네트워크

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OSI 모델

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TCP/IP 모델

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헤더

[네트워크 초급] 8. 캡슐화와 역캡슐화

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트레일러

[네트워크 초급] 8. 캡슐화와 역캡슐화

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캡슐화

[네트워크 초급] 8. 캡슐화와 역캡슐화

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역캡슐화

[네트워크 초급] 8. 캡슐화와 역캡슐화

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VPN

[네트워크 초급] 8. 캡슐화와 역캡슐화

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아날로그 신호

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디지털 신호

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물리 계층

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랜 카드

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트위스트 페어 케이블

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다이렉트 케이블

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크로스 케이블

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리피터

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허브

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이더넷

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CSMA/CD

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MAC 주소

[네트워크 초급] 13. MAC 주소의 구조

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프레임

[네트워크 초급] 13. MAC 주소의 구조

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본 포스팅은 “모두의 네트워크” 책 내용을 기반으로 작성되었습니다. 잘못된 내용이 있을 경우 지적해 주시면 감사드리겠습니다.

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스위치

[네트워크 초급] 14. 스위치의 구조

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MAC 주소 필터링

[네트워크 초급] 14. 스위치의 구조

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전이중 통신

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반이중 통신

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충돌 도메인

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ARP

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