👨🏻‍🏫IT 활동/Machine Learning JAM

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[Qwiklabs] 3. Classify Text into Categories with the Natural Language API
Classify Text into Categories with the Natural Language API 이번 Qwiklabs에서는 Text를 알맞는 Categories에 Classify하는 과정을 경험했다. 그리고 BigQuery를 통해서 방대한 Text에 대해서 Classifying하였다. 예를 들어 위의 document를 제공하면 document에 맞는 category로 분류하여 그에 대한 신뢰도 또한 나타내준다. Text Classification은 다소 생소하지만 API를 통해 맛만 본 것 같다.
→2019.04.25
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[Qwiklabs] 2. Extract, Analyze, and Translate Text from Images with the Cloud ML APIs
Extract, Analyze, and Translate Text from Images with the Cloud ML APIs 다소 이전 Qwiklabs와 겹치는 내용이 많았다. image에서 Text를 가져오고 번역하고 감성분석을 하는 과정을 실행했다. Qwiklabs는 항상 API만을 사용하니 BlackBox에 갇힌 기분이다. 이를 아이디어 삼아서 이후에 직접 코드로 구현해 보고 싶다. OCR도 흥미가 있어서 따로 찾아보고 공부해봐야겠다. API로는 궁금증이 해소되지 않는다. Qwiklab은 거들뿐..!
→2019.04.25
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[Qwiklabs] 1. Introduction to APIs in Google
Introduction to APIs in Google Google의 다양한 API에 대해서 알아보고 HTTP 구조와 JSON를 작성하고 API를 조금 이용해보는 시간을 가졌다. 이번 Qwiklabs에서는 Coursera처럼 중간중간에 퀴즈를 풀도록 하여 이해한 내용을 점검하도록 도왔다. HTTP의 GET,PUT,POST,DELETE 에 대해 다시금 이해했지만 이를 Qwiklabs에서는 적용하지 않았다! 뒤의 Objectives들 또한 마찬가지로 글을 읽으며 가볍게 이해하기 좋았다. 설명을 따라가면서 실습을 진행한다면 막힐 것이 없을 것 같다!
→2019.04.18
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[Coursera] 3. Generalization and Sampling
마지막 강의인 Generalization and Sampling을 Google BigQuery를 통해 이해해보았다. Google BigQuery를 처음 접해봐서 낯선점이 있었지만 또 새로운 언어를 접했다는 것에 신기하고 좋은 경험이었다. 코스를 다 마치면 이렇게 수료증이 발급이 된다. Coursera의 Launching into Machine Learning의 경우에는 완전 초심자가 듣기보다는 어느정도 배경지식이 있는 상태에서 듣는다면, 복습이 되면서 지식을 확인하게 되는 기회가 되는 것 같다. 또한 Google BigQuery에 대해 몰랐다면 강의를 따라서 천천히 이해하기에 좋은 것 같다. 단기간에 강의를 다 들을 수 있었을 정도로, 짧지도 길지도 않은 알짜배기 ML 강의인 것 같다.(95%인건 마지막..
→2019.04.18
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[Coursera] 2. Optimization
이번 강의에서는 Optimization, Loss function, Gradient Descent에 대한 간략한 이해를 했고, Tensorflow Playground를 이용한 다양한 실험을 통해 Batch size, learning rate, epochs가 loss curve에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 파라미터를 조정해가며 눈으로 직접 확인을 했다. 그리고 모델을 평가하는 Confusion matrix에 대해서도 간략히 알아보았다.
→2019.04.16
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[Coursera] 1. Introduction & Practical ML
앞으로 있을 강의에 대한 간략한 설명과 ML의 간략한 역사를 알아보는 강의였다. 중간중간에 퀴즈를 통해 점검할 수 있어서 좋은 것 같다. 기존에 공부했던 내용들이어서 간단하게 복습하는 기분으로 강의를 듣고 퀴즈를 풀었다.
→2019.04.14

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