boostcamp

sympy.diff를 사용해 컴퓨터로 미분을 계산할 수 있다.미분은 함수 f위의 한 점 (x, f(x)) 에서의 접선의 기울기이때 h->0 으로 이동하면 접선한 점에서 접선의 기울기를 알면 어느 방향으로 점을 움직여야 함수값이 증가/감소 하는지 알 수 있다.해당 점에서

벡터간의 연산은 단순히 숫자 계산으로 끝낼것이 아니라 공간에서 어떤 의미를 가지는지 이해하는 것이 중요합니다.그 자체로 가지는 기하학적인 성질과 이것이 실제 머신러닝에서 어떻게 사용되는지를 같이 생각해보아야 합니다.숫자를 원소로 가지는 리스트(list) 또는 배열(ar

용어의 정의를 외우는것이 시작교과서 or 위키피디아인공지능 커뮤니티 등..용어를 외웠다면 예제를 찾아보기언제, 어떤 상황에, 어떻게 사용되는지 알 수 있다.

시간 복잡도를 고려정렬 / 선형string 처리 / replace, reDictionary string.capitalize() 함수 Colab - shift + tab jupyter - tabstrip, split 구분하여 사용하기Q. b$^{(t+1)}$내용은

Linear Neural Networks

Gradient Descent Local minimal? loss function을 최소화 시킬 수 있는 parameter가 여러개 존재 할 수 있다. 이때 국소적으로 봤을 때 좋은 local minimal을 찾을 수 있고 그것이 목적이 된다. 자세한 내용은 (링크)

필수과제에 있는 코드들을 line by line으로 읽어보며 모르는게 있으면 찾아보자