10일 만에 익히는 파이토치 딥러닝

지은이의 글
10일 만에 완주하는 파이토치 딥러닝 체크 리스트

1부 딥러닝 기초 with 파이토치

1일 차 머신러닝 모델링 빠르게 정리하기
머신러닝이란? | 머신러닝 프로젝트의 수행 절차 | 개발 환경 코랩 소개 | 머신러닝 코드 작성 절차 | 회귀 모델링 예제: 광고비에 따른 매출 예측 모델 | 분류 모델링 예제: 대학원 합격 여부 예측 | 정리

2일 차 딥러닝 기초
딥러닝 무작정 따라하기 | 딥러닝 학습 과정 이해 1: 텐서와 데이터 로더 | 딥러닝 학습 과정 이해 2: 가중치 조정 | 정리

3일 차 회귀 모델링
딥러닝 모델 구조 설계하기 | 회귀 모델링 실습 1: 단일 층으로 이루어진 회귀 모델 | 회귀 모델링 실습 2: 은닉층이 있는 회귀 모델 | 정리

4일 차 이진 분류 모델링
은닉층에 대한 비즈니스 관점 이해 | 이진 분류 개념 이해 | 이진 분류 모델링 실습 1: 로지스틱 회귀 | 이진 분류 모델링 실습 2: 은닉층 추가 | 이진 분류 모델링 실습 3: 직원 이직 예측 | 정리

5일 차 다중 분류 모델링
다중 분류 모델 개념 이해 | 다중 분류 모델링 실습 1 - iris | 다중 분류 모델링 실습 2 - MNIST | 정리

6일 차 딥러닝 모델 성능 다루기
모델의 복잡도와 과적합 | 모델 성능 최적화 실습 1: 과적합 모델 | 모델 성능 최적화 실습 2: 조기 종료 | 모델 성능 최적화 실습 3: 드롭아웃 | 모델 성능 최적화 실습 4: 가중치 규제 | 정리

7일 차 클래스 선언 방식
클래스 이해하기 | 모델을 클래스로 선언하기 | 다중 입력 구조의 모델 클래스 만들기 | 정리

2부 딥러닝 활용 with 파이토치

8일 차 이미지 모델링 기초 CNN
CNN 개념 이해 | 실습 1: MNIST 데이터로 CNN 모델 만들기 | 실습 2: MNIST 데이터로 CNN 모델 만들기 2(다중 합성곱층) | 실습 3: 컬러 이미지 분류 모델링 | 정리

9일 차 자연어 처리 기초 RNN
자연어 처리 개요 | 순환 신경망 | 언어 모델링 실습: 트위터 데이터 감정 분석 | 정리

10일 차 오토인코더 비지도학습 기초
비지도학습 개요 | 오토인코더의 개념과 구조, 활용 | 오토인코더 구현 1: MNIST 노이즈 제거 | 오토인코더 구현 2: MNIST 차원 축소 | 정리