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[ML] #5 정규화(Regularization) 본 글은 학교 '머신러닝' 수업을 들으며 공부한 내용을, 저의 말로 바꿔서 남에게 설명해주듯이 쓰는 글입니다.다시 한번 복습하는 과정에서 Coursera Andrew Ng 교수님의 강의를 일부 수강하였고, 인터넷 검색 등을 통해 내용을 보충하였습니다.너무 쉬운 개념들은 따로 정리하지 않았습니다. 따라서 해당 글에는 적히지 않은 개념들이 일부 있을 수 있습니다.본 글은 Andrew Ng 교수님의 'machine learning' 수업 강의 노트를 일부 사용하였습니다.본 글에 사용된 강의노트 사진들 대부분의 저작권은 'DeepLearning.AI'에 귀속되어 있음을 밝히며,본 글은 'DeepLearning.AI'의 'Copyright rights'에 따라 수익 창출을 하지 않고,또한 해당 정책에 따라 '개인..
[ML] #4 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 본 글은 학교 '머신러닝' 수업을 들으며 공부한 내용을, 저의 말로 바꿔서 남에게 설명해주듯이 쓰는 글입니다.다시 한번 복습하는 과정에서 Coursera Andrew Ng 교수님의 강의를 일부 수강하였고, 인터넷 검색 등을 통해 내용을 보충하였습니다.너무 쉬운 개념들은 따로 정리하지 않았습니다. 따라서 해당 글에는 적히지 않은 개념들이 일부 있을 수 있습니다.본 글은 Andrew Ng 교수님의 'machine learning' 수업 강의 노트를 일부 사용하였습니다.본 글에 사용된 강의노트 사진들 대부분의 저작권은 'DeepLearning.AI'에 귀속되어 있음을 밝히며,본 글은 'DeepLearning.AI'의 'Copyright rights'에 따라 수익 창출을 하지 않고,또한 해당 정책에 따라 '개인..
[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..
[ML] #3 다변수 선형 회귀(Linear Regression with Multiple Variable) 본 글은 학교 '머신러닝' 수업을 들으며 공부한 내용을, 저의 말로 바꿔서 남에게 설명해주듯이 쓰는 글입니다.다시 한번 복습하는 과정에서 Coursera Andrew Ng 교수님의 강의를 일부 수강하였고, 인터넷 검색 등을 통해 내용을 보충하였습니다.너무 쉬운 개념들은 따로 정리하지 않았습니다. 따라서 해당 글에는 적히지 않은 개념들이 일부 있을 수 있습니다.본 글은 Andrew Ng 교수님의 'machine learning' 수업 강의 노트를 일부 사용하였습니다.본 글에 사용된 강의노트 사진들 대부분의 저작권은 'DeepLearning.AI'에 귀속되어 있음을 밝히며,본 글은 'DeepLearning.AI'의 'Copyright rights'에 따라 수익 창출을 하지 않고,또한 해당 정책에 따라 '개인..
[ML] #2 일변수 선형 회귀(Linear Regression with One Variable) 본 글은 학교 '머신러닝' 수업을 들으며 공부한 내용을, 저의 말로 바꿔서 남에게 설명해주듯이 쓰는 글입니다.다시 한번 복습하는 과정에서 Coursera Andrew Ng 교수님의 강의를 일부 수강하였고, 인터넷 검색 등을 통해 내용을 보충하였습니다.너무 쉬운 개념들은 따로 정리하지 않았습니다. 따라서 해당 글에는 적히지 않은 개념들이 일부 있을 수 있습니다.본 글은 Andrew Ng 교수님의 'machine learning' 수업 강의 노트를 일부 사용하였습니다.본 글에 사용된 강의노트 사진들 대부분의 저작권은 'DeepLearning.AI'에 귀속되어 있음을 밝히며,본 글은 'DeepLearning.AI'의 'Copyright rights'에 따라 수익 창출을 하지 않고,또한 해당 정책에 따라 '개인..
[ML] #1 머신러닝 개론(Introduction to Machine Learning) 본 글은 학교 '머신러닝' 수업을 들으며 공부한 내용을, 저의 말로 바꿔서 남에게 설명해주듯이 쓰는 글입니다.다시 한번 복습하는 과정에서 Coursera Andrew Ng 교수님의 강의를 일부 수강하였고, 인터넷 검색 등을 통해 내용을 보충하였습니다.너무 쉬운 개념들은 따로 정리하지 않았습니다. 따라서 해당 글에는 적히지 않은 개념들이 일부 있을 수 있습니다.본 글은 Andrew Ng 교수님의 'machine learning' 수업 강의 노트를 일부 사용하였습니다.본 글에 사용된 강의노트 사진들 대부분의 저작권은 'DeepLearning.AI'에 귀속되어 있음을 밝히며,본 글은 'DeepLearning.AI'의 'Copyright rights'에 따라 수익 창출을 하지 않고,또한 해당 정책에 따라 '개인..
word size 와 instruction size가 달라도 되는 이유. 주의) 이 글을 읽는 데는 기본적인 컴퓨터 구조와 MIPS, SIC 및 SIC/XE에 대한 선수지식이 필요합니다.  MIPS는 1 word = 4 bytes, instruction size = 4 bytes로, 둘이 같다.나는 MIPS로만 컴퓨터 구조를 공부했었기에, 모든 ISA들의 1 word size와 instruction size가 무조건 같아야 하는 줄 알았다.그러나 시스템프로그래밍을 공부하면서 SIC와 SIC/XE를 다루게 되었고, SIC/XE에서 가변 길이 instruction을 만나면서 멘붕이 왔다.이 둘이 size가 다른 ISA가 있다니?? 오잉?? instruction fetch는 어떻게 하지????? 궁금한 건 해결하고 가야하는 성격...그래서 관련 내용을 폭풍 검색하고 찾은 내용들을 ..

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