Github_for_all_MachineLearning_Heuristic

https://github.com/kkimtaejung/All_heuristic.git

GitHub - kkimtaejung/All_heuristic: 모든 코드 모음 창고 + 블로그

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• MLP
  • 딥러닝의 시작의 토대가 되는 내용입니다.
  • Perceptron (Single Layer Perceptron, Multi Layer Perceptron)
  • Linear Regression
  • Non-Linear Regression
  • 코드의 직접 구현 & Tensorflow

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• CNN
  • SLP ㅡ> MLP ㅡ> CNN 까지의 전반적인 과정 및 이미지 분류의 기초 토대가 되는 내용입니다.
  • 코드의 직접 구현 (class) & Tensorflow
  • MNIST (0 to 9 class label)
  • 직접 그린 도형 이미지 분류 (삼각형, 사각형, 원)
  • 이미지 분류를 응용한 이미지에 대한 정보 작성&출력 (label class 활용 알고리즘)

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• GAN
  • GAN ㅡ> DCGAN ㅡ> CGAN ㅡ> Pix2Pix ㅡ> CycleGAN to 이미지 복원까지, 모델이 이미지를 생성하는 신경망의 기초 토대가 되는 내용입니다. 
  • Colab GPU 사용
  • MNIST (손글씨 숫자), CelebA (얼굴 이미지) GAN pytorch model
  • CNN신경망의 성능 향상을 통한 DCGAN pytorch model
  • MNIST 조건부 클래스 벡터 추가한 CGAN pytorch model (class label에 따른 다양한 숫자 이미지 생성) 
  • 건물 사진과 같은 한 쌍의 조건부 이미지를 추가한 Pix2Pix pytorch model (한 쌍의 이미지에 대해 컬러ㅡ>흑백, 말ㅡ>얼룩말)
  • 폭넓은 이미지 데이터셋이 활용 가능한, 쌍이 존재하지 않는 조건부 이미지를 추가한 CycleGAN pytorch model
  • CycleGAN을 이용한 모의 데이터셋 이미지 복원

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• RNN
  • RNN ㅡ> LSTM ㅡ> GRU ㅡ> 양방향 RNN to 시계열 데이터 분석까지, 주가 데이터 예측 및 시퀀스 데이터 예측 등 연속적인 데이터에 대한 기초 토대가 되는 내용입니다.
  • 기본적인 모델s 이론
  • Tensorflow 를 활용한 예제 코드
  • Pytorch 를 활용하여, 직접 데이터셋을 만들어 모델을 갖고 놀아보기
  • 기존의 DNN(Deep Neural Network) 신경망과의 차이점은 이전의 은닉층의 정보를 기억한다는 것

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• Web
  • 인공지능 모델만으로는 아무것도 할수없다! 나만의 인공지능 플랫폼을 구축하기 위한 처절한 사투,,

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