쿠버네티스 상에서 AI 모델을 서빙할 수 있는 Kserve에 대해 알아봅시다.

Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)에 대해 자세히 알아봅시다.

AdaDelta(Adaptive Delta), AdamW(Adam with Weight Decay), NAG(Nesterov Accelerated Gradient), NAdam(Nesterov-accelerated Adaptive Moment Estimation) Optimizer에 대해 알아봅시다.

SGD(Stochastic Gradient Descent), AdaGrad(Adaptive Gradient Algorithm), RMSProp(Root Mean Square Propagation), Momentum, Adam(Adaptive Moment Estimation) Optimizer 에 대해 알아봅시다.

Entropy, Cross Entropy, Kullback–Leibler Divergenc에 대해 알아봅시다.

MLE (Maximum Likelihood Estimation) 대해 알아봅시다.

L1 Norm / Regularization, L2 Norm / Regularization에 대해 알아봅시다.

역전파 알고리즘(Backpropagation)을 수식으로 정리해봅시다.

Velog 블로그에서 Jekyll 블로그로 이전합니다!

LSTM(Long Short-Term Memory) 구조를 알아봅시다.