Archive · Databuzz's Tech Blog

2019

<Deep Learning> Tensorflow로 DNN 모델링하며 Good Practice에 대해서 생각해보자

01-30

#Data Science #Machine Learning #Deep Learning #Tensorflow #Deep Neural Networks

<Tensorflow> Tensorflow에서 Graph와 Session의 차이

01-30

#Deep Learning #Tensorflow #Graph #Session

2018

<Neural Network> 인공신경망에 대한 이해(Part 2 - Back Propagation)

12-27

#Artificial Intelligence #Deep Learning #Neural Network #Back Propagation

<Medium 블로그 번역>데이터 사이언티스트 취업을 위한 포트폴리오 만드는 법

12-23

#Data Science #Portfolio #Resume

<Machine Learning>하이퍼파라미터 튜닝

12-05

#Machine Learning #Hyperparameter

<Scikit Learn>전처리를 위한 변환기 만들기

11-11

#Scikit Learn

11-05

#Markdown

<Neural Network> 인공신경망에 대한 이해(Part 1 - Feedforward Propagation)

11-05

#Artificial Intelligence #Deep Learning #Neural Network

<Deep Learning> An introduction to Deep Learning with Tensorflow(Part-3)

10-30

#Data Science #Machine Learning #Tensorflow #Regression

<MACHINE LEARNING>Catboost 알아보기

10-24

#Machine Learning #Catboost

<Deep Learning> An introduction to Deep Learning with Tensorflow(Part-2)

10-24

#Machine Learning #Artificial Intelligence #Deep Learning #Tensorflow

<Deep Learning> An introduction to Deep Learning with Tensorflow(Part-1)

10-22

#Machine Learning #Artificial Intelligence #Deep Learning #Tensorflow

<Github> Gist를 사용하여 Jupyter Notebook 포스팅하기

10-21

#Git

<Machine Learning> 비대칭 데이터 문제는 어떻게 해결해야 하나?

10-21

#Machine Learning

<Medium 블로그 번역> Data Scientists에게 가장 요구되는 기술(Skills)들

10-15

#Data Science #Tech News

<MACHINE LEARNING> CHAPTER1. 한눈에 보는 머신 러닝

10-13

#Machine Learning

<Hexo> 블로그에 수식 사용하기 - mathjax 설정

10-13

#Hexo #Mathjax

<DataBuzz> 블로그 작성법 및 주의사항

10-10

#Data Science