Tensorflow 라는 분류로 글을 작성하기 시작해서 무턱대고 Numpy에 대해서 먼저 작성을 했는데... 왠지 중간에 난잡하게 내용이 섞이고 보강되고 이럴거 같아서 Summary를 만들었습니다. 여기에 전체 구조를 작성하고, 글이 업데이트 될 때마다 구조를 구체화 하겠습니다. 구조의 항목마다 링크를 제공하여 쉽게 접근할 수 있도록 하고자 합니다.
Summary
1. Machine Learning
1.1 Basic Concepts
1.2 Linear Regression (Supervised Learning)
- Simple :
. with Numpy Simple Linear Regression with Tensorflow 2.0 (1)
. with Tensorflow Simple Linear Regression with Tensorflow 2.0 (2)
. with Keras Simple Linear Regression with Tensorflow 2.0 (3)
- Multiple :
. with All Multiple Linear Regression with Tensorflow 2.0
1.3 Logistic Regression (Supervised Learning)
- Concept : Logistic Regression with Tensorflow 2.0 (1)
- Tutorial : Logistic Regression Tutorial with Numpy Tensorflow Keras
1.4 Softmax Regression (Supervised Learning)
- Tutorial :
2. Deep Learning
2.1
3. Natural language processing
3.1
4. Related Package
4.1 Numpy
2020/01/20 - [Tensorflow] - [Tensorflow 2.0] 01. NumPy Basic (1)
2020/01/21 - [Tensorflow] - [Tensorflow 2.0] 02. NumPy Basic (2)
etc.
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