[Easy! 딥러닝] 6-4강. 이거 많이 어렵습니다.. 상위 1%만 알고 있는 딥러닝의 뿌리 이론! MLE (Maximum Likelihood Estimation)

[Easy! 딥러닝] 6-4강. 이거 많이 어렵습니다.. 상위 1%만 알고 있는 딥러닝의 뿌리 이론! MLE (Maximum Likelihood Estimation)
Share:

Download MP3


Similar Tracks

[Easy! 딥러닝] 6-5강. 소프트맥스 회귀(Softmax regression)의 모든 것 | 다중 분류 (multiclass classification) 혁펜하임 | AI & 딥러닝 강의
[Easy! 딥러닝] 8-2강. 이 영상 하나로 끝내세요! | 배치 정규화 & 레이어 정규화 (Batch Normalization & Layer Normalization) 혁펜하임 | AI & 딥러닝 강의
[Easy! 딥러닝] 3-3강. mini-batch GD & 배치 크기를 무작정 키우면 안 되는 이유 혁펜하임 | AI & 딥러닝 강의
What are Maximum Likelihood (ML) and Maximum a posteriori (MAP)? ("Best explanation on YouTube") Iain Explains Signals, Systems, and Digital Comms
[Easy! 딥러닝] 6-2강. 로지스틱 회귀(Logistic regression)의 모든 것 | 이진 분류 (binary classification) 혁펜하임 | AI & 딥러닝 강의
[Easy! 딥러닝] 5-1강. 인공 신경망을 바라보는 통찰력이 생긴다..! | linear activation이 중간에 들어가면?? 혁펜하임 | AI & 딥러닝 강의
[Playlist]숲 공기🌿가득 마시며 일하기 |업무음악,공부음악,작업음악,집중할때듣는음악,독서음악 | 마인드피아노 MIND PIANO
최대우도법(Maximum Likelihood Estimation) 소개 공돌이의 수학정리노트
[Easy! 딥러닝] 8-1강. Vanishing Gradient (기울기 소실) 와 ReLU [[ 실험 영상 포함! ]] 혁펜하임 | AI & 딥러닝 강의
[Easy! 딥러닝] 1-3강. 자기 지도 학습 (Self-Supervised Learning) | 딱 10분만 투자해보세요! 혁펜하임 | AI & 딥러닝 강의
확률이 너무 어려웠던 사람들, 여기 모여라 I 확률 개념 때려잡기 I 정승제의 확률과 통계 EBSi
이야기로 설명하는 최대 우도 추정법 (Maximum Likelihood Estimation) Sangho Lee
Attention/Transformer 시각화로 설명 임커밋
[Easy! 딥러닝] 8-6강. 정규화(L1, L2-Regularization)와 MAP(Maximum A Posteriori) [[ 실험 영상 포함! ]] 혁펜하임 | AI & 딥러닝 강의
[Easy! 딥러닝] 6-1강. 왜 이진 분류에서 sigmoid를 사용할까? 혁펜하임 | AI & 딥러닝 강의
[딥러닝] 9강. "최고의 17분!" 가장 깔끔한 배치 정규화 (Batch Normalization) 설명 혁펜하임 | AI & 딥러닝 강의
Maximum Likelihood, clearly explained!!! StatQuest with Josh Starmer
[기계학습특론] Maximum Likelihood Estimation(MLE)에 대해 알아보기 정연주
What is the difference between negative log likelihood and cross entropy? (in neural networks) Herman Kamper
[Easy! 딥러닝] 5-2강. 역전파(Backpropagation) 세상에서 가장 쉬운 설명! 혁펜하임 | AI & 딥러닝 강의