@@nomadcoders great video. You said tensor flow works with python. Well I only know Perl programming,can I use it with tensor flow? Also do have knowledge on how to port or compile Android to an old windows mobile phone?
@5:15 딥러닝에서 Deep이 의미하는 바는 뭔가 깊고 심오한 걸 찾아낸다는 게 아니라 여러 층(layer)으로 이루어진 신경 네트워크를 한 단계 한 단계 파고드는, 인간의 뇌가 작용하는 방식이라는 어느 교수님의 설명을 곁들입니다. 혹 기술직이 아니라 관리직에 계신 분이라면, AI Canvas를 검색해 보세요. Quick and dirty 비즈니스 케이스를 작성할 때 이용해볼만합니다.
저는 개인적으로 Tensorflow보다 Keras를 추천합니다. 뭐 Keras가 텐서기반으로 나온거긴 한데, Keras는 약간 텐서플로우의 쉬운버전?이라고 생각하시면 됩니다. 텐서플로우는 설정값을 일일히 다 줘야하고 안주면 못찾아서 에러나는 등 문제점이 발생하지만 Keras는 그런것이 상대적으로 적어 쉽다고 느껴집니다. 즉 정밀한건 텐서플로우지만 쉽게시작할려면 케라스가 좋다고 생각합니다.
앤드류 응 교수가 이에 대해 언급한 것에 대해 전문 복붙합니다. there is a very simplistic analogy between a single neuron in a neural network and a biological neuron-like that shown (on the right), but I think that today even neuroscientists have almost no idea what even a single neuron is doing. A single neuron appears to be much more complex than we are able to characterize with neuroscience, and while some of what is doing is a little bit like logistic regression, there’s still a lot about what even a single neuron does that no human today understands. For example, exactly how neurons in the human brain learns, is still a very mysterious process. It’s completely unclear today whether the human brain uses an algorithm, does anything like back propagation or gradient descent or if there’s some fundamentally different learning principle that the human brain uses. So, when I think of deep learning, I think of it as being very good at learning very flexible functions, very complex functions to learn X to Y mappings, to learn input-output mappings in supervised learning.
@@nomadcoders Of course I know it's just a tutorial which introduces deep learning and machine learning stuff. However, even if it's just a tutorial, we need to fix the wrong concept. Many people say that neural network mimics biological neurons but actually, it's not. I just wanted to add it to your tutorial.
모든 비디오 정말 잘 보고 있어요. 프로그래머들이 정보를 얻고 나누는 거의 대부분의 커뮤니티가 오픈소스로서 공유하는 점이 정말 멋진 것 같아요. 혹시 프로그래머들이 법적인 영역에서 어려움을 겪고 있거나 혹은 더 나은 프로그래밍을 위해 발전이 필요한 부분들이 있을까요? 현재 로스쿨 학생인데, 해당 부분에 관심이 많아 질문드립니다.
I think programmers struggle a lot when they have an idea but they don't know the tax situation or the legal rules, for example, if I have an idea I would like to know what papers or licenses I need. Also, if you're a lawyer + programmer you can make software for law firms like CRM to manage costumers or to secure information, etc. There are tons of products you could make for law firms because you know them from the inside!
우와 ㅎㅎ 딥러닝도 강의계획이 있네요!! ㅎㅎ AI 관련 대학원에서 AI 는 전공했는데, 개발은 아직은 자유롭게 할 정도는 아니라서 ㅠ 사놓기만한 노마드코더 강의 (ㅠㅠ) 한 것 열심히 들어서, 서비스 출시해보려고 해요 !! 간단하게 웹서버에 모델 inference 정도만 해주는무료강의도 좋을 것 같긴한데, Deep Learning: TF2.0 (Keras API) or Pytorch + ONNX 로 모델 서빙 및 AutoML PipeLine(hyperparameter optimization, neural architecture search), front-end: React, Back-end: Django etc ... 와 같이 서비스로 쓰일만한 유료 강의 열어주시면 많은 도움 될 것 같아요 ! 감사합니다~
저는 뭔가를 상상하는 걸 엄청 좋아해요. 그 상상을 구체화 시키는 작업은 좋아하지 않고요.ㅎ 나이가 있어서 뭔가를 배우기가 좀 망설여지다가 최근에 인공지능을 공부하고 싶다는 생각이 들어서 파이썬 기초부터 한 번 해보고 있어요. 그런데 우연히 노마드님 방송에서 머신러닝, 딥러닝에 대한 설명을 간략히 해주니 너무 가슴에 와닿았습니다. 이런 것도 모르고 파이썬만 걍 사서 하고 있네요.. 감사합니다. 두 분 모두 행복한 나날 보내세요.
I look specifically for your explanation videos because it really does help crack open my understanding for certain topics within this field. I cant express how thankful I am for what you do! Keep up the great work buddy :)
Most AI techniques do not use machine learning, i.e. A* algorithms, minimax, hill climbing, simulated annealing, constraint satisfaction problems, also knowledge based algorithms and many more. So I feel that most videos pretend as if AI is only machine learning and ignore classic algorithms.
위키피디아 definition입니다: Deep learning is a class of machine learningalgorithms that[10](pp199-200) uses multiple layers to progressively extract higher level features from the raw input. For example, in image processing, lower layers may identify edges, while higher layers may identify the concepts relevant to a human such as digits or letters or faces
개인적으로 딥러닝 강의는 학습과정보다는 디플로이 과정을 다루는게 좋을것 같아요! Tensorflow, pytorch 각각을 통해 구현된 모델을 웹의 형태로 배포하는 과정을 만드는게 더 재밌을 것 같습니다 ㅎㅎ tf2.0 stable 출시 시점과 맞추면 좋을것같네요. Microsoft azure나 gcp cloud functional을 이용한 서버리스 모델배포를 다뤄주시면 좋을것같습니다:) 항상 응원합니다. 이전에 노마드코더에서 좋은 강의 많이보다가 ML로 넘어와서 강의는 못보고 개발하고있었는데 좋은 소식이네요
Super good ideas, thank you so much! I'm gonna work on a React + Tensorflow.js course, maybe also Python as well. Thank you for your comment and for watching!
Thanks for the explanation! I've seen people talk about BECCA. I did some research, turned out to be somewhat related to AI. Really want to know what it really is or get a general understanding of BECCA. Thanks.
i really love you explanations! they are easy and straightforward. you are really talented in making difficult things seem easy. Thank you sooo much for your explanations!!! liked and subscribed!
I am a medical doctor studying Python. I am trying to create a prescription system with artificial intelligence and a mobile medical treatment system so that patients can receive treatment more quickly and conveniently wherever they are. Thanks for explaining the concepts so well. I am enjoying your lecture.
반강제적으로 딥러닝, 빅데이터를 억지로 공부하면서 덜컥 시작해서 되는 건없죠... 그냥 프로그래밍에서 단순히 Player라는 녀석은 내가 직접 움직이고 Enemy라는 녀석을 알아서 움직이게 만들어줘야하죠.. 거기서 부터 AI가 시작됩니다 단순하게 무조건 공격하라는 명령 조차 AI입니다 단순히 이게 고급적인 것이냐 아니냐 이런걸 떠나서 스스로 명령을 수행하는데서 부터 시작하죠..그러다 점점 우리거 AI라고 말해줄 정도의 것을 만들고 그렇게 알파고가 탄생했죠.. 그 알파고를 만든 사람도 결국 AI를 만들면서 확장해 나갔으니까요..
전 백엔드 개발자이고 틈틈이 머신러닝을 공부하고 있어요 한가지 깨달은 사실은 데이터가 깡패다! 데이터 모으고 정제하는게 제일 어렵다 입니다 ㅎㅎ 그리고 텐서플로나 케라스 이런게 있다고 수학을 완전 배제할 수는 없다 입니다 컴퓨터 엔지니어링이랑 과학은 공부할때 접근법을 좀 달리 하는게 좋을 것 같다는 주관적인 생각을 가지고 있어요 머신러닝 쪽은 구현 및 적용시에는 엔지니어링 기술들이 필요하지만 모델설계 단계에서는 엔지니어링 보다는 컴퓨터 과학에 대한 기술들이 필요한 것 같아요
📌니콜라스와 코딩 공부하기
nomadcoders.co
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📌 Learn to code for free!
en.nomadcoders.co
이런 꿀 채널을 추천해준 구글 AI 에 압도적 감사.
Thank you for your support!!!
그러게요. 구글은 날 너무 잘 알고 있어 ㄷㄷㄷㄷ
圧倒的な感謝
동의합니다
산타할아버지가 아니라 구글 AI님은 다알고 계신데~ㅋㅋㅋㅋ
0:41 AI 개념
1:56 머신 러닝
1:38 사례1: facebook 얼굴인식
3:34 사례2: 음악추천시스템
4:53 딥러닝
5:37 AI / 머신러닝 / 딥러닝 구조도
와우 깔끔쓰 감사 ㅎㅎ
어려운 걸 쉽게 풀어주는 게 진짜 고수랬는데 이 형이 진짜 고수같다
thanks for watching! 💖
@@nomadcoders great video.
You said tensor flow works with python.
Well I only know Perl programming,can I use it with tensor flow?
Also do have knowledge on how to port or compile Android to an old windows mobile phone?
@@nomadcoders Hello,how about data mining?
아 여태까지 여성분인줄 ..
형 점점 이뻐진다
ㅋㅋ 감사합니다!💖
나도 첨에 여잔줄 목소리가 헉~
개발자가 되고싶은 비전공자입니다. 왜 이제서야 이 분을 알았을까 싶을정도로 좋은 컨텐츠가 많네요 하나하나 열심히 챙겨보겠습니다 감사합니다! Thank you for your awesome teaching :)
Thanks for watching1
대학원 와서 처음으로 딥러닝 접하고 이걸로 모델 구현해서 돌리는데 accuracy가 오르고 predict가 잘 되는걸 보면서 희열을 느낍니다.. 내 아이가 옳게 커가는걸 보는 기분
그런데 이분은 누구신데 이렇게 한국 사람들 대상으로 이렇게 좋은 컨텐츠를 만드시는 건가요? 처음에는 인사말만 다 따로 따고 자막은 다 따로 만들어서 각 나라 버전별로 만드는 건가 싶었는데 그것도 아니고 한국인 대상으로만 만드신 거 같네요.
My wife is Korean and I really like Korean people and culture!
외국인 유튜브는 꽤 정성들여 만들고 후원을 요구하지도 않죠 한국인이 배워야 할 점입니다
@@hslyou4489 7:37
@@성이름-v4l ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
성이름 좋아요 구독 댓글은 후원이 아니지않나용
점점 유튜브가 흥하는거 같아 다행이에요 ㅋㅋ
전엔 수강생정도만 있는 느낌이었는데
새로 유입되서 니코의 정체를 모르는 사람이 많아지는 느낌이네요 ㅋㅋ
아 그리고 보내주시는 뉴스레터는 매번 잘 보고있어요~ 오늘거도 잘 봤습니다!😘
Thanks a lot for your support and for being with us from the start! 💖
@@nomadcoders 😘
May i get those news letters too? That sounds so interesting to me.
@@soo-beomhwang2167 ❤️ 뉴스레터 구독하기: bit.ly/nomad_news
@@nomadcoders wonder if the url still works
항상 훌륭하고 재밌는 설명들이 재밌기까지함 ㅋㅋㅋ
이렇게 직접적인 심화과정없이 방향을 잡아주는 방식이 너무좋다 한줄 정의 같은 느낌이라서 너무 쉽개 이해되
Thank you for watching!
나보다 15살은 어려보이지만 형님이라 부르겠습니다.35살에 프로그래밍 시작했는데 정상에서 봅시다ㅋㅋ
7년뒤에 개발자로 성공해서 메세지 남기겠음ㅋㅋ
ㅎㅇㅌ
머신러닝과 딥러닝의 차이점을 쉽게 알려주시네요. 앞으로도 좋은영상 기대하겠습니다! Respect u
Thank you for watching!!!
Thank you. I appreciate your understanding of "the lay of the land" around AI topics and your ability to communicate so clearly.
@5:15 딥러닝에서 Deep이 의미하는 바는 뭔가 깊고 심오한 걸 찾아낸다는 게 아니라 여러 층(layer)으로 이루어진 신경 네트워크를 한 단계 한 단계 파고드는, 인간의 뇌가 작용하는 방식이라는 어느 교수님의 설명을 곁들입니다. 혹 기술직이 아니라 관리직에 계신 분이라면, AI Canvas를 검색해 보세요. Quick and dirty 비즈니스 케이스를 작성할 때 이용해볼만합니다.
와... 책한권 머리말 읽은 기분이야... ㅎㅎ 항상 고마워요.!!! 그러면 이제 관련책을 사서 머리말은 읽지 않고 본문으로 고고싱 해도 될거 같애... ㅋㅋㅋ.
ㅋㅋ thank you for watching! I'm glad you like the video!
저는 개인적으로 Tensorflow보다 Keras를 추천합니다. 뭐 Keras가 텐서기반으로 나온거긴 한데, Keras는 약간 텐서플로우의 쉬운버전?이라고 생각하시면 됩니다. 텐서플로우는 설정값을 일일히 다 줘야하고 안주면 못찾아서 에러나는 등 문제점이 발생하지만 Keras는 그런것이 상대적으로 적어 쉽다고 느껴집니다. 즉 정밀한건 텐서플로우지만 쉽게시작할려면 케라스가 좋다고 생각합니다.
감사합니다!!!!
형 영어발음 좋다 요즘 ted로 영어공부하는데 형발음 되게잘들려
Thank you so much!! I'm happy you understand me :D
Dude your explanations are amazing!!
I can't believe I'm finding your channel so late
5:17
아닙니다. 생물학적으로 딥러닝을 설명하려는 방법은 매우 잘못되었습니다. universal function approximation 이라 말하는게 더 정확한 설명입니다.
앤드류 응 교수가 이에 대해 언급한 것에 대해 전문 복붙합니다.
there is a very simplistic analogy between a single neuron in a neural network and a biological neuron-like that shown (on the right), but I think that today even neuroscientists have almost no idea what even a single neuron is doing. A single neuron appears to be much more complex than we are able to characterize with neuroscience, and while some of what is doing is a little bit like logistic regression, there’s still a lot about what even a single neuron does that no human today understands. For example, exactly how neurons in the human brain learns, is still a very mysterious process. It’s completely unclear today whether the human brain uses an algorithm, does anything like back propagation or gradient descent or if there’s some fundamentally different learning principle that the human brain uses. So, when I think of deep learning, I think of it as being very good at learning very flexible functions, very complex functions to learn X to Y mappings, to learn input-output mappings in supervised learning.
I got what you mean, thanks for your input, just keep in mind that this video is for beginners! 💖
@@nomadcoders Of course I know it's just a tutorial which introduces deep learning and machine learning stuff. However, even if it's just a tutorial, we need to fix the wrong concept. Many people say that neural network mimics biological neurons but actually, it's not. I just wanted to add it to your tutorial.
@@yeaves Thanks a lot for your input! When I make a Tensorflow course I promise I will bring this up so there is no misinformation flying around!
사실 필러를 검색해서 몇개 봤는데, 이 사람이 뷰티 유투버 분들이랑 같이 분류되서 보여짐.. ㅋㅋ AI야 뭐한거야 ㅋㅋㅋ
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
여성으로 분류된다는건 확실
7:22에 멈춰놓고 댓글보다가 다시 올라가보니
웬 여성작가 한 명이 보임;; ㄷㄷ
Your videos are always clear and very helpful.
감사합니다 개념 정리가 잘 되었습니다^^
모든 비디오 정말 잘 보고 있어요. 프로그래머들이 정보를 얻고 나누는 거의 대부분의 커뮤니티가 오픈소스로서 공유하는 점이 정말 멋진 것 같아요.
혹시 프로그래머들이 법적인 영역에서 어려움을 겪고 있거나 혹은 더 나은 프로그래밍을 위해 발전이 필요한 부분들이 있을까요? 현재 로스쿨 학생인데, 해당 부분에 관심이 많아 질문드립니다.
I think programmers struggle a lot when they have an idea but they don't know the tax situation or the legal rules, for example, if I have an idea I would like to know what papers or licenses I need.
Also, if you're a lawyer + programmer you can make software for law firms like CRM to manage costumers or to secure information, etc. There are tons of products you could make for law firms because you know them from the inside!
지나가던 사람인데요, 정말 노마드 코더님 말씀처럼 개발자들이 아이디어를 낼 때 필요한 법과 관련된 내용들을 다루는 머신러닝을 개발하신다면 대박일 것 같네요. 법쪽 분야에선 빠삭하시니
I really like the way you talk and explains things. U explain very well
우와 ㅎㅎ 딥러닝도 강의계획이 있네요!! ㅎㅎ AI 관련 대학원에서 AI 는 전공했는데, 개발은 아직은 자유롭게 할 정도는 아니라서 ㅠ 사놓기만한 노마드코더 강의 (ㅠㅠ) 한 것 열심히 들어서, 서비스 출시해보려고 해요 !!
간단하게 웹서버에 모델 inference 정도만 해주는무료강의도 좋을 것 같긴한데,
Deep Learning: TF2.0 (Keras API) or Pytorch + ONNX 로 모델 서빙 및 AutoML PipeLine(hyperparameter optimization, neural architecture search),
front-end: React, Back-end: Django etc ...
와 같이 서비스로 쓰일만한 유료 강의 열어주시면 많은 도움 될 것 같아요 !
감사합니다~
Wow amazing idea! That project would be amazing! 감사합니다!
형... 코로나 터지기 전부터 구독하고있었는데 정보시간에 이 영상이 나오더라... 역시 형뿐이야 알지알지
딥러닝 머신러닝 얘기는 많이들었지만 정확히 몰랐는데 이번 영상을보고 확실히 알았어요 좋은 영상 감사합니다❤️
호우! 고맙습니다 ; )
다른건 모르겠고 엑센트가 독특해서 계속 보게됨 ㅋㅋㅋ
Thanks for watching!!!
미국인은 아닌듯
마왕너구리 인디언 악센
5:38 A.I. ⊃머신러닝 ⊃ 딥러닝 // 딥러닝--> (텐서플로우, brainjs)
Thanks for clearing n explaining . Keep up.
누님이 설명하시는 줄 알고 들어왔다가 공부 잘 하고 갑니당
정확한 개념 설명 감사합니다! 시간 날때마다 보는 중인데 굉장히 도움이 되네요.
도움이 되었다니 기쁘네요 ; )
무료툴 부터 머신러닝까지 너무 집중해서 듣느라 듣고나니까 진빠져욬ㅋㅋㅋㅋㅋ 많이 배웠어요! AI, 머신러닝, 딥러닝 제대로 몰랐는데 이제 큰 것은 구별 할 수 있겠어요! 고마워요 니꼬
😬i'm happy you learnt something new! thanks for watching!
머신러닝과 딥러닝은 학습 레이블 갯수에 따라 분류하는게 맞지만 그렇게 말하면 너무 어려워지기 때문에, 비개발자 대상으로 설명해야한다면 이 분 설명이 더 이해하는데는 도움이 될 것 같네요.
Thanks for watching!
저는 뭔가를 상상하는 걸 엄청 좋아해요. 그 상상을 구체화 시키는 작업은 좋아하지 않고요.ㅎ 나이가 있어서 뭔가를 배우기가 좀 망설여지다가 최근에 인공지능을 공부하고 싶다는 생각이 들어서 파이썬 기초부터 한 번 해보고 있어요. 그런데 우연히 노마드님 방송에서 머신러닝, 딥러닝에 대한 설명을 간략히 해주니 너무 가슴에 와닿았습니다. 이런 것도 모르고 파이썬만 걍 사서 하고 있네요.. 감사합니다. 두 분 모두 행복한 나날 보내세요.
I look specifically for your explanation videos because it really does help crack open my understanding for certain topics within this field. I cant express how thankful I am for what you do! Keep up the great work buddy :)
Always love ur intro ❤️❤️
Most AI techniques do not use machine learning, i.e. A* algorithms, minimax, hill climbing, simulated annealing, constraint satisfaction problems, also knowledge based algorithms and many more. So I feel that most videos pretend as if AI is only machine learning and ignore classic algorithms.
how to find these in youtube without bumping into neural networks?
@@loocheenah I think UC Berkley covers AI from scratch also step by step what is AI:
ua-cam.com/play/PL7k0r4t5c108AZRwfW-FhnkZ0sCKBChLH.html
정말 잘 설명을 해주시네요 굿굿
용어에 대한 개념 설명을 포함해 매우 좋은 영상이네요.
잘보고 갑니당 ㅎ
감사해요💖
Very nice video. Easy to understand. Good job👍
Glad you think so!
thank u for making such a wonderful video!!
Thank you for watching!
영어로 말하고 자막을 넣어주니 영어 공부도 되는 거 같아서 좋네용
언니 영어 발음 왜케 좋으세요?♡♥(ㅋㅋㅋㅋㅈㅅ.....) 잘보고 있어요 감사합니당^ㅇ^
I've been started learning Python since a month ago, BBBIG thanks for the videos. So helpful to look into the world
틀린 부분 없이 정확히 이해하고 계시네요.
보충하자면 딥러닝은 신경망을 이용한 머신러닝 중에서도, 3층 이상의 노드로 구성된 네트워크를 이용한 것을 뜻합니다.
네트워크 층의 깊이가 깊기 때문에 Deep Learning이라 하는 거죠.
감사합니다!!
딥러닝은 그냥 힌튼이 뉴럴넷 논문 통과시킬려고 붙인게 시초로 알고 있었는데(딥빌리프네트워크)... 언제부터 노드수가 관련있었나요?
위키피디아 definition입니다:
Deep learning is a class of machine learningalgorithms that[10](pp199-200) uses multiple layers to progressively extract higher level features from the raw input. For example, in image processing, lower layers may identify edges, while higher layers may identify the concepts relevant to a human such as digits or letters or faces
@@yeaves 1~2층짜리 신경망을 딥러닝이라 부르는 사람을 본 적이 없습니다. 네트워크 규모가 작으면 그냥 퍼셉트론이라고 더 많이 칭하죠.
@@yeaves 가져오신 정의에도 나와 있네요 multiple layer라고
딥러닝은 기본적으로 MLP 기반입니다
일목요연하고 알기 쉬운 설명 정말 감사합니다
THANK YOU FOR KIND AND GOOD EXPLANATIONS!
개인적으로 딥러닝 강의는 학습과정보다는 디플로이 과정을 다루는게 좋을것 같아요! Tensorflow, pytorch 각각을 통해 구현된 모델을 웹의 형태로 배포하는 과정을 만드는게 더 재밌을 것 같습니다 ㅎㅎ
tf2.0 stable 출시 시점과 맞추면 좋을것같네요.
Microsoft azure나 gcp cloud functional을 이용한 서버리스 모델배포를 다뤄주시면 좋을것같습니다:)
항상 응원합니다. 이전에 노마드코더에서 좋은 강의 많이보다가 ML로 넘어와서 강의는 못보고 개발하고있었는데 좋은 소식이네요
Super good ideas, thank you so much! I'm gonna work on a React + Tensorflow.js course, maybe also Python as well. Thank you for your comment and for watching!
Thanks for the explanation! I've seen people talk about BECCA. I did some research, turned out to be somewhat related to AI. Really want to know what it really is or get a general understanding of BECCA. Thanks.
I will look into it! Thank you for watching!
쉽게 설명해 주셔서 매우 감사하게 생각합니다...
와 이해 너무 잘 돼요!! 감사합니다ㅎㅎ 구독하고 가요~
Hola. He visto que eres colombiano, no? Dentro de poco me licenciaré en Informática. Mucho gusto! Soy de Corea jajajaja
Mucho gusto! Gracias por ver el video!
감사합니다 딥러닝,머신러닝이 궁금했었는데 구독했습니다^^
i really love you explanations! they are easy and straightforward. you are really talented in making difficult things seem easy. Thank you sooo much for your explanations!!! liked and subscribed!
헐..갑자기 한국어 나와서 진짜 깜놀😲 앞으로도 좋은 영상 많이 만들어주세여😄
어머 정말 너무 감사해요.저 같은 디지털잼병에게 꼭 팔요한 영상을...!!구독 누르고 갑니다
thanks so much! 💖
Really really thank u for introducing tensorflow and brain.js and easy explanation🥺
Thanks for watching!
너무 감사해요 도움 많이 되었어요~^^ 구독하고 갑니다
너무재밌음 쉽고!! Thanks for the vid Nico
Thank you for watching!💖
Can you explain CI tools? like Jenkins?
Hi Patrick! I will try to find a way of explaining them! Thank your the idea!
Need thissss
Thank you for the great explanation!😎👍
Thanks for watching!
감사합니다 너무 유용한 지식🙏😆
파이썬 공부 시작하려하는데 도움 많이 되네요 감사합니다!
thanks for watching!
Well Explained simply + easily! thank you so much!
I'm new in the channel, love it!
발표때문에 보는데 ㄹㅇ 이분은 찐이군요 감사합니다
유튜브야 고마워 여기로 데리고 와줘서
형 가능하면 깃허브에 대하서 이야기 해주세요 ㅠ.ㅠ
ㄹㅇ루
진심으루...
Coming soon!!!
생활코딩 들어가보세용
핵공감
역시 믿고 보는 노마더 코더
💖감사합니다💖
처음 들어보는 머신러닝 강의 감사합니다.
7분이란 시간에 1시간짜리 강의 하나를 압축해서 들은 기분이네요. 알맹이만 골라주시는 능력이 대단합니다.
세상에 한방에 정리가 되었어요. 이보다 더 쉽게 설명할 수가 있을까. 멋집니다.
매번 좋은 영상 덕분에 하나하나 배워가고 있습니다.
그리하여 좋아요도 딥러닝답게 아주 꾸우욱~~
꾸우우욱~ 눌러주셔서 고맙습니다 ; )
I am a medical doctor studying Python. I am trying to create a prescription system with artificial intelligence and a mobile medical treatment system so that patients can receive treatment more quickly and conveniently wherever they are. Thanks for explaining the concepts so well. I am enjoying your lecture.
반강제적으로 딥러닝, 빅데이터를 억지로 공부하면서 덜컥 시작해서 되는 건없죠... 그냥 프로그래밍에서 단순히 Player라는 녀석은 내가 직접 움직이고 Enemy라는 녀석을 알아서 움직이게 만들어줘야하죠.. 거기서 부터 AI가 시작됩니다 단순하게 무조건 공격하라는 명령 조차 AI입니다 단순히 이게 고급적인 것이냐 아니냐 이런걸 떠나서 스스로 명령을 수행하는데서 부터 시작하죠..그러다 점점 우리거 AI라고 말해줄 정도의 것을 만들고 그렇게 알파고가 탄생했죠.. 그 알파고를 만든 사람도 결국 AI를 만들면서 확장해 나갔으니까요..
좋은 영상들이 너무 많아요 :) 감사합니다
5:38 한눈에 설명
선생님의 영상 덕에 머릿속의 주파수가 최적값을 찾은 듯한 느낌을 받았습니다.
My appreciate your advice Thx ;D
기술 과제 때문에 유튜브 돌려보다 이 영상을 발견했어요 정말정말 유레카네요 설명을 저희 기술쌤보다 잘하시는 듯
여태 구독하고 눈팅만 하다가 처음 댓글 답니다~
좋은 영상 & 정보 감사합니다 :)
AI 관련해서 과제쓰고 있는데 이해가 안되는 부분에서 정말 많은 도움이 됬습니다!! 감사함다!
전 백엔드 개발자이고 틈틈이 머신러닝을 공부하고 있어요 한가지 깨달은 사실은 데이터가 깡패다! 데이터 모으고 정제하는게 제일 어렵다 입니다 ㅎㅎ 그리고 텐서플로나 케라스 이런게 있다고 수학을 완전 배제할 수는 없다 입니다 컴퓨터 엔지니어링이랑 과학은 공부할때 접근법을 좀 달리 하는게 좋을 것 같다는 주관적인 생각을 가지고 있어요 머신러닝 쪽은 구현 및 적용시에는 엔지니어링 기술들이 필요하지만 모델설계 단계에서는 엔지니어링 보다는 컴퓨터 과학에 대한 기술들이 필요한 것 같아요
I agree! It looks easier than what is is!
레포트쓰는 데 교수님이 정해주신 주제를 어떻게 써야하나 막연하게 정보를 찾아보다가 여기까지 왔네요. 좋은 정보 감사합니다^^
작년부터 하고 있는 머신러닝 프로젝트가 있는데 참재밌습니다...
취미로 다들 해봄직 합니다! 좋은영상이네요.
텐서플로우보단 파이토치를 추천합니다!
Pytorch!!!
인사는 한국어로 해달라고 했는데 이제 한국어로 인사 잘해주시네 !!안녕하십니까!ㅋㅋㅋㅋㅋ 고마워요 ^^
😬😬 Thank you for watching and for your support! 💖
너무 좋은 설명 고마워요!!
Thank you for watching!
아주 명쾌한 설명.very good!
Thanks for watching!!!
인공지능에 대해서 발표해야되는데 정말정말 도움이ㅜ됐어요 감사합니당
hey! may I use a tiny part of your video for my science project? Thanks for making me understand these complicated stuff!
Go ahead :) just add credits :))
오 궁금했는데, 감사해여~
Thanks for watching!
그냥 머신러닝이 뭔지 검색해보다가 정말 유익한 채널을 발견했다.
나는 했다 재빨리 구독 ㅎㅎ 지하철 타면서 종종 봐야겠다.
Thanks for your support!!
BEST and simplest explanation :) love it
I'm happy you like it! Thanks for watching!
그러니까
supervised 방법은 라벨, 즉 어떤 조건이나 예시를 들어서 설명하는 거고
unsupervised 방법은 그냥 아무 것도 모르는 것에서 너가 스스로 성장해라! 이런 거죠?
I really enjoyed your English.
New subscriber
한국어로 번역은 해야겠지만 책을 내실 생각 없으신가요? 진짜 알짜만 골라서 제대로 쉽게 잘 이해하게 전달해주시네요-
Waw you are amazing. I enjoy how you explain things. Keep it up :)
개념 잡는데 도움 되었습니다 감사합니다!
니콜라스~ 이땐 좀 더 말랐을땐가요?
니콜라쓰의 설명은 언제나 이해하기 쉽고, 재밌어요! :)
덕분에 인공지능 학과 합격했습니다 감사해용 ㅎㅎ