혁펜하임 | AI & 딥러닝 강의
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[PyTorch] 5-1강. 파이토치 다중 분류 코드 40분 완성 | 데이터셋, 데이터 로더, ToTensor의 역할, 모델 저장하고 불러오기, 혼동 행렬 그리기
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• 혁펜하임의 “퍼펙트” 신호 및 시스템 (Signals & Systems) …
• 혁펜하임의 "보이는" 선형대수학 (Linear Algebra) …
• LEVEL 0: AI를 위한 기초 수학
• LEVEL 0: 인스톨! 파이썬
• LEVEL 1: Easy! 딥러닝
• LEVEL 1: 인스톨! 파이토치
• LEVEL 2: Legend 13 & TTT 도강하기 🙄
• 혁펜하임의 "면접의 신"
• 혁펜하임의 “꽂히는” 딥러닝 (Deep Learning)
• 혁펜하임의 “트이는” 강화 학습 (Reinforcement learning)
• 혁펜하임의 “탄탄한” 컨벡스 최적화 (Convex Optimization)
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0:00 - 구글 드라이브 연동, GPU 준비
4:56 - 데이터셋과 데이터로더 (MNIST)
11:39 - ToTensor의 역할
15:14 - 모델 만들기, GPU 위로 올리기
20:24 - 모델 훈련시키기, 배치 학습 구현
24:58 - 모델에 Softmax를 넣지 않는 이유
28:05 - 모델 저장하고 불러오기
31:51 - 모델 테스트하기
37:17 - 테스트 plot 하기
39:00 - Confusion matrix 개념 및 구현
41:47 - 마무
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