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모든 게시물은 macOS Monterey 12.0.1 버전 기준으로 작성하였습니다. 부스트캠프 AI Tech 3기를 위한 Pre-Course 를 토대로 작성하였습니다. Neural Network 생물학적 뇌의 신경망을 모방한Computing System. 이미지라는 텐서가 주어지면 라벨이라는 벡터가 산출되는 모델이 있다고 하자. 내가 정의한 함수(행렬 연산과 비선형 연산의 반복)로 이를 근사하겠다. 입력과 출력이 1차원인 문제가 있다고 하자. 선형회귀. 그 목적은 입력과 출력을 연결하는 모델을 찾는 것이다. 선형이므로 라인에 대한 기울기와 y절편 두 파라미터를 찾는 문제가 될 것이다. 데이터는 1차원 x와 y가 N개 모여있다. x에서 y_hat으로 mapping 시키는 선형모델 그 기울기와 절편을 찾는..

모든 게시물은 macOS Monterey 12.0.1 버전 기준으로 작성하였습니다. 부스트캠프 AI Tech 3기를 위한 Pre-Course 를 토대로 작성하였습니다. 미분과 그래디언트 그리고 경사하강법 [ 강의 소개 ] 미분의 개념과 그래디언트 벡터에 대해 설명합니다. 경사하강법의 알고리즘과 실제 코드에서의 구현을 보여줍니다. 접선의 기울기를 활용하여 함수의 최솟값으로 향해 이동하는 원리를 바탕으로 경사하강법의 알고리즘과 수식을 이해할 수 있다. 특히, 변수가 벡터라면 편미분을 통해 구한 그래디언트 벡터를 통해 d차원으로 경사하강법을 확장할 수 있다. 비선형 모델, 신경망, softmax, 활성화함수, 역전파 알고리즘 [ 강의 소개 ] 선형모델은 단순한 데이터를 해석할 때 유용하지만 복잡한 문제 해결에..