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KEKOxTutorial

2018 오픈소스 컨트리뷰톤으로 시작된 케라스 문서 번역 프로젝트 입니다. 전 세계의 멋진 케라스 문서 및 튜토리얼을 한글화하여 케라스x코리아를 널리널리 이롭게합니다. 🇰🇷

케라스 코리아 블로그

KEKOxTutorial 프로젝트를 통해 번역된 문서는 케라스 코리아 블로그에서 편하게 읽을 수 있습니다. 다양함과 유익함에 재미까지 더 했답니다. 즐겨찾기에 추가하는거 잊지 마세요 😉

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함께 작업하는 방법에 관하여 📖

케라스 문서 번역 작업 방식 및 순서 등 작업이 어떻게 이뤄지고, 어떻게 참여할 수 있는지 궁금하다면 아래 링크를 참고해주세요.

작업방식 살펴보기

멋쟁이 컨트리뷰터 🦄

😁 NAME HOBBY CONTRIBUTIONs
김수정 🕹 게임하기
덕질하기
Fasion-MNIST
안드로이드에 MNIST 심기
김영규 고양이, 춤, 유투브 보기 파이썬과 케라스를 이용한 알파제로 만들기
Keras의 Autoencoder를 활용해 신용카드 이상 거래 탐지하기
Keras를 활용한 주식 가격 예측
정현 박정현 위키피디아, 나무위키 읽기 📙
서브웨이 샌드위치 먹기 🥪
운동하기 💪
케라스 LSTM 모델로 작곡하기
OpenCV를 사용한 Neural Style Transfer
딥러닝(CycleGAN)을 이용해 Fornite 를 PUBG 로 바꾸기
뉴럴 네트워크 임베딩을 이용한 추천 시스템
Keras 와 Gym 과 함께하는 Deep Q-Learning 을 향한 여행
Tensorflow와 Keras를 활용한 가상화폐 가격 예측하기
Generative Adversarial Nets (GANs) 이해하기
Neural Style Transfer with mike2ox
mike2ox
(송문혁)
👨‍🍳 요리하기
🕹 게임하기
✈️ 여행가기
케라스로 작곡하기 with parkjh668
GAN으로 이미지 흐림 제거
Neural Style Transfer with parkjh668
CNN Ensemble with sulki.kim
seq2seq 배워보기
모델을 REST API로 배포하기
Keras/examples : Generative models
Keras vs PyTorch 당신의 선택은?
오시영(ohahohah) 행사 기획 텐서플로우 워크플로우로서 케라스 사용하기 완전 가이드
정인 윤정인 유튜브 보기! 케라스로 이해하는 Autoencoder
Keras와 GPU Kaggle Kernel으로 LSTM 활용하기
visionNoob
(이재원)
조촐하게 모여서 한 잔
🏃🍻🍻🍺🍺🐶💀
딥러닝으로 당뇨망막병증 검출하기
연준 정연준 배드민턴:badminton: 케라스를 이용한 다중 라벨 분류
케라스를 이용한 멀티 GPU 학습
조아라 뭐니뭐니해도 돈쓰는 게 제일 재밌죠 💸
덕질도 좋아합니다! (어덕행덕 💕)
환각 딥강화학습(작업중)
KEKOxTutorial 블로그

오해하지 마세요, 외모 순서가 아니라 ㄱ-ㄴ-ㄷ순서입니다.


MENTORED BY

😁 NAME HOBBY
태영 김태영 다른 사람 취미 같이하기
미정 전미정 🐱☕️🍷🥖🛫📸📝
컨트리뷰터가 되어 함께 작업하고 싶다면 언제든 연락주세요! 📮

kekoxtutorial's People

Contributors

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Stargazers

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Watchers

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kekoxtutorial's Issues

#40 번역 중 Loss function과 관련된 번역 관련 조언부탁드립니다.

안녕하세요 #40 을 작업중에 있습니다. 매끄러운 번역을 하고싶은데 쉬운일이 아닙니다 :(

A loss function: the is how the network will be able to measure how good a job it is doing on its training data, and thus how it will be able to steer itself in the right direction.

손실 함수 : 손실함수는 학습 세트에 대해서 네트워크가 얼마나 잘 학습되었는지, 올바른 방향으로 학습되었는지에 대한 지표입니다.
우선은 이렇게 번역 했습니다. 오역/의견 피드백 부탁드립니다! 감사합니다 :D

튜토리얼과 진짜 데이터의 데이터셋 차이에 대해 도움을 받고싶습니다.

안녕하세요. 저는 issue 38 Keras와 텐서플로우를 이용한 손글씨 인식 을 번역하고 있습니다.
번역은 다 끝나고 코드부분을 보고있는데
튜토리얼에서 데이터셋을 가져오는 부분이 아무리 생각해도 진짜 데이터 셋의 디렉토리 구조와
맞지 않는 것 같습니다.

원작자가 쓴 글의 댓글에 그에대해 질문을 했지만 꽤 오랜 시간이 흘렀는데도
답변이 없습니다. 이런 경우에는 어떻게 해야할까요?

용어 관련 질문입니다.

먼저 번역 중에 궁금한 단어가 나왔습니다.

다른 분들은 epoch과 parameter를 어떻게 번역하시나요?
저는 일단 에폭, 파라미터 라고 그대로 번역했는데, 혹 대체할 만한 다른 단어가 있는지 궁금합니다.

그리고 #51 에서 전체 모임이나 투표로 용어를 만장일치해서 정하자고 하셨는데, 온라인이라면 슬랙에서 진행하나요?
오프라인 참가는 일정 상 어려워서, 어떻게 진행될 지 궁금합니다 :)

#40 번역 관련 조언부탁드립니다.

현재 #40 에 해당하는 문서 중 3.5챕터를 해석하고 있는데
번역과 관련하여 조언이 필요해서 몇가지 질문 드려요

  1. Cross entropy 관련

Crossentropy is a quantity from the field of Information Theory, that measures the "distance" between probability distributions, or in our case, between the ground-truth distribution and our predictions.

교차 엔트로피는 정보 이론 분야의 양으로 확률 분포 사이의 거리 또는 우리 케이스에서는 지상 검증자료 (자료를 분석하고 해석하는데 뒷받침이 될 수 있는 보조 또는 기준 자료)와 예측 사이의 '거리'를 측정하는 것입니다.

이런식으로 해석해봤는데 제가 교차 엔트로피를 대략적으로 파악하고 있어 해석하는데 어려움이 있습니다.

  1. gradient descent 관련

That's what you would expect when running gradient descent optimization -- the quantity you are trying to minimize should get lower with every iteration.

이것은 경사하강법 optimization 알고리즘을 실행할 때 예상되는 결과입니다. 즉, 우리가 최소화하려는 ***quantity는 매번 반복할 때 마다 더 낮아져야 합니다.

여기서 quantity를 오차의 수(?) 로 파악했는데 제가 파악한게 맞는건지 궁금합니다..

제가 딥러닝을 다시 공부하고 있어서.. 해석하는데 어려움이 많네요
조언 남겨주시면 감사하겠습니다 :)

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