사실 이전 포스트에서 한번 작성했던 글인데, 일년이 넘어서 다시 정리하기로 생각했다. (GitHub에도 과제들을 레포지토리로 다시 정리하기로 했다.)

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18년 1학기에 서울시립대학교에서 수강했던 Engineering Math를 제 필요에 의해 정리해봅니다. 영어 강의이고 제가 다시 참고하기 위한 글입니다. 귀찮은 부분 다 건너 뛰어요.

정석으로 배우는 딥러닝 책을 다 읽었는데, 더 자세히 보고 싶어서 참고 문헌에 있던 논문들을 하나씩 찾아보기 시작했습니다.

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저는 GitHub Developer Plan (Unlimited private repos가 가능한 Plan)을 사용하는 만큼, 소스코드 저장을 할 때 GitHub 레포지토리를 많이 사용을 합니다. 그래서 가끔 간단한 일을 할 때에 GitHub와 CircleCI를 연동하여 빌드/테스트를...

간단한 예제를 보기 이전에, 이 예제는 python3를 기준으로 작성되고, Flask를 이용하여 작성되며, Virtualenv를 활용하기 때문에 혹시 읽다가 잘 모르시겠다면 아래의 링크를 참고하시면 될 것 같습니다.

Justin Johnson에 의해 작성된 튜토리얼을 공부용으로 번역 + 정리하였어요.

강의를 보면서 일단 먼저 나오는 것부터 구현해보았는데, Nearest Neighbor 방식의 Image Classifier입니다.

Linear Classification 방식의 Image Classification을 만들어보았다.

이제 Assignment 목록에 있던거 구현하기.

개인 공부용이고, 강의 보면서 흥미롭다 싶은 것, 다시 볼만한 것을 정리했다.

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