Mathematics (9) 썸네일형 리스트형 [미분과 최적화] 메타코드 강의 후기_미분가능성 저번에 이어 미분가능성에 대해 살펴보자. 목차1. OT2. 미분 들어가며(제가 저의 말로 다시 정리해서 쓴 글이기에 가벼운 말투가 많이 등장합니다. 양해 부탁드립니다.)* 서포터즈 활동을 통해 강의 수강 비용을 지원받았음을 알립니다. 미분가능성 왼쪽은 y = |x|, 오른쪽은 y=x^(1/3) 함수.왼쪽과 오른쪽 둘다 x_A = 0 지점에서 미분값은 정의되지 않음. 또는, f(x)는 x = 0 에서 미분가능하지 않다고 함(non-differentiable).당연!! 왜냐면 기울기 정의가 dy/dx 인데 dx = 0이다!! 둘 다 같은 의미를 다르게 적은 것. 현대 대부분(사실상 모든) 모델들(sota 등)은 미분 연산이 포함돼 있음.우리는 미분을 사용해 최적화를 할 건데, 우리 목적 함수가 미분이 안 되.. [미분과 최적화] 메타코드 강의 후기_OT, 미분 들어가며 ai, 머신러닝을 공부하는 데 있어 미적분, 선형대수, 확률 및 통계는 정말 중요한 과목들이다.이 중에서 선형대수, 확통은 최근 학교 수업으로 공부하여 나름 자신있지만미적분은 1학년 때 공부하고 머릿속에서 많이 잊어버려... 복습이 필요한 상횡이 되었다. 하지만 당장 머신러닝 학교 수업을 들어야 하는 나에게스튜어트 칼큘러스 책을 처음부터 끝까지 다 복습하기엔 시간이 다소 tight했고나의 현 상황에 맞춰 'ai에 필요한 미적분을 빠르게 요약하여 가르쳐주는 수업'을 찾게 되었고메타코드에서 딱 적절한 강의를 발견해 수강하게 되었다. 앞으로 수업을 들으며 본 카테고리에 공부한 내용을 중요한 내용 위주로 간략히 정리해보려고 한다. 강의 수강을 위한 메타코드 주소는 다음과 같다.https://www.metaco.. [선형대수학] 8장 - 벡터 공간 <알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬> 본 글은 [장철원 저 - 선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬]을 읽고, 개인적으로 찾아본 내용을 더해 정리한 글입니다. 본 글에 나오는 소스코드들의 원본은 출판사의 github 레포지토리(https://github.com/bjpublic/LinearAlgebra) 에서 찾아볼 수 있습니다.까먹었을 때 바로바로 확인하기 위한 용도로 정리하는 것이기에, 제 필요에 따라 생략, 변형 및 추가된 내용이 많습니다.책의 내용을 그대로 담지 않도록 노력하였으나, 혹여 문제가 있다면 cuffyluv.1@gmail.com으로 연락주시기 바랍니다. 벡터 공간벡터 공간의 개념벡터 공간(vector space) : 벡터의 덧셈과 스칼라 곱을 정의할 수 있으며, 특정한 공리 8가지를 만족하는 집합.= 선형 공.. [선형대수학] 7장 - 역행렬 <알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬> 본 글은 [장철원 저 - 선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬]을 읽고, 개인적으로 찾아본 내용을 더해 정리한 글입니다. 본 글에 나오는 소스코드들의 원본은 출판사의 github 레포지토리(https://github.com/bjpublic/LinearAlgebra) 에서 찾아볼 수 있습니다.까먹었을 때 바로바로 확인하기 위한 용도로 정리하는 것이기에, 제 필요에 따라 생략, 변형 및 추가된 내용이 많습니다.책의 내용을 그대로 담지 않도록 노력하였으나, 혹여 문제가 있다면 cuffyluv.1@gmail.com으로 연락주시기 바랍니다. 행렬 A의 역행렬(inverse matrix) : AB = I 를 만족하는 행렬 B: A^-1 로 표기. 또는 AA^-1 = A^-1A = I: I가 정사각 .. [선형대수학] 6장 - 행렬 <알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬> 본 글은 [장철원 저 - 선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬]을 읽고, 개인적으로 찾아본 내용을 더해 정리한 글입니다. 본 글에 나오는 소스코드들의 원본은 출판사의 github 레포지토리(https://github.com/bjpublic/LinearAlgebra) 에서 찾아볼 수 있습니다.까먹었을 때 바로바로 확인하기 위한 용도로 정리하는 것이기에, 제 필요에 따라 생략, 변형 및 추가된 내용이 많습니다.책의 내용을 그대로 담지 않도록 노력하였으나, 혹여 문제가 있다면 cuffyluv.1@gmail.com으로 연락주시기 바랍니다. 행렬식(determinant): 정사각 행렬을 스칼라로 변환하는 함수: det(A) 또는 |A| 로 표기.: 행렬식을 구한다는 것은 부피(또는 넓이)를 구한다.. [선형대수학] 가우스 소거법에서 pivot은 1이어야 하는가? NO! https://cuffyluv.tistory.com/36" data-og-description="본 글은 [장철원 저 - 선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬]을 읽고, 개인적으로 찾아본 내용을 더해 정리한 글입니다. 본 글에 나오는 소스코드들의 원본은 출판사의 github 레포" data-og-host="cuffyluv.tistory.com" data-og-source-url="https://cuffyluv.tistory.com/36" data-og-url="https://cuffyluv.tistory.com/36" data-og-image="https://scrap.kakaocdn.net/dn/S8Uk2/hyWSj1JtN2/JZSZqj9yAKy5TGUGhKVkDK/img.png?wid.. [선형대수학] 5장 - 선형 시스템 <알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬> 본 글은 [장철원 저 - 선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬]을 읽고, 개인적으로 찾아본 내용을 더해 정리한 글입니다. 본 글에 나오는 소스코드들의 원본은 출판사의 github 레포지토리(https://github.com/bjpublic/LinearAlgebra) 에서 찾아볼 수 있습니다.까먹었을 때 바로바로 확인하기 위한 용도로 정리하는 것이기에, 제 필요에 따라 생략, 변형 및 추가된 내용이 많습니다.책의 내용을 그대로 담지 않도록 노력하였으나, 혹여 문제가 있다면 cuffyluv.1@gmail.com으로 연락주시기 바랍니다. 선형 방정식(linear equation): 최고 차수의 항의 개수가 1을 넘지 않는 다항 방정식.→ a1x1 + a2x2 + a3x3 + … + anxn =.. [선형대수학] 4장 - 다양한 행렬 <알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬> 본 글은 [장철원 저 - 선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬]을 읽고, 개인적으로 찾아본 내용을 더해 정리한 글입니다. 본 글에 나오는 소스코드들의 원본은 출판사의 github 레포지토리(https://github.com/bjpublic/LinearAlgebra) 에서 찾아볼 수 있습니다. 까먹었을 때 바로바로 확인하기 위한 용도로 정리하는 것이기에, 제 필요에 따라 생략, 변형 및 추가된 내용이 많습니다.책의 내용을 그대로 담지 않도록 노력하였으나, 혹여 문제가 있다면 cuffyluv.1@gmail.com으로 연락주시기 바랍니다.이번 챕터부턴 파이썬 실습은 기록하지 않고 넘파이 실습만 기록할 거임 또는 이마저도 생략할 수 있음(너무 길고 비효율적 + 어차피 책에 있는 데 옮겨적기밖에 .. 이전 1 2 다음
