부스트코스-PreCourse

데이터 구조(Data Structure) : 특징이 있는 데이터를 효율적으로 저장하기 위해 필요한 구조LIFO(Last In First Out) 구조 : 나중에 넣은 데이터를 먼저 반환데이터의 입력을 Push, 출력을 Pop이라고 한다.파이썬에서는 리스트를 사용하여 스

프로그램을 사용할 때 일어나는 오류들크게 예상 가능한 예외와 예상 불가능한 예외로 나뉜다.예상 가능한 예외 : 사용자의 잘못된 입력 등 발생 여부를 사전에 인지할 수 있는 예외 \- if문 등을 이용하여 개발자가 반드시 명시적으로 정의해야 한다.예상 불가능한 예외 :

변수의 움직임에 따른 함수값의 변화(변화율 또는 기울기)를 측정하기 위한 도구f(x)와 f(x+h)의 변화량을 계산하는데, h를 극한으로 보내면 f(x)에서의 접선의 기울기(변화율)를 알 수 있다.딥러닝의 최적화에서 제일 많이 사용하는 기법이다.손으로 직접 계산하는 대

데이터를 선형모델과 경사하강법을 이용해 해석하는 목적으ㄴ, 주어진 데이터의 정답인 y와 선형모델의 결과인 ŷ의 차이(L2-Norm)를 최소화하는 β를 찾는 것이다.하지만 복잡한 데이터나 분류가 필요한 데이터의 경우 선형모델만으로는 충분하지 않다.때문에 딥러닝에서는 선형

앞으로 약 10강에 걸쳐 가장 기본적인 딥러닝 Basic을 배울 것인데, 무엇을 배울 것인지 간략히 소개할 것구현 실력최근 딥러닝에서는 pytorch를 주로 사용기본이 되는 수학적 지식선형대수(Linear Algebra), 확률론(Probability)현재 트렌드 파악

강의 주소 : https://www.boostcourse.org/ai111/lecture/116294210만개의 데이터가 있다고 가정을 했을 때, 데이터를 한번에 얼마만큼 사용하는지에 따라 Gradient Descent를 크게 3가지로 분류할 수 있다.한번에

Sequential Model이란 연속적인 입력으로부터 연속적인 출력을 생성하는 모델이다.일상생활에서 접하는 대부분의 데이터(Audio, Video, 동작 등)는 sequential data 형태이기 때문에 이를 다루는 것을 목표로 한다.어려움 : 얻고 싶은 것은 결국

강의 주소 : https://www.boostcourse.org/ai251/lecture/540312n개의 변수(x)로 이루어진 선형방정식은 위와 같이 쓸 수 있다.여기서 b는 선형방정식의 결과에 해당하는 상수, a는 계수이다.선형방정식은 계수를 성분으로 갖는

강의 주소 : https://www.boostcourse.org/ai251/lecture/540314n차원 벡터 p개에 p개의 계수(가중치)를 각각 곱한 것을 더하여 새로운 n차원의 벡터를 얻는 것을 말한다.Linear system의 행렬 방정식을 벡터 방정식

강의 주소 : https://www.boostcourse.org/ai251/lecture/540315?isDesc=false Recap Ax = b의 선형 방정식에 대해 선형결합 강의에서 b가 재료벡터로 이루어진 span에 포함될 경우 해가 존재한다는 것을 배웠다.

강의 주소 : https://www.boostcourse.org/ai251/lecture/540316?isDesc=false집합에서 어떤 전체집합의 부분집합을 subset이라고 한다.subspace는 선형 결합(linear combinations)에 대해 닫혀

강의주소 : https://www.boostcourse.org/ai251/lecture/540318신경망에서의 Wx + b변환은 아래 그림과 같이 표현할 수 있다.선형변환 -> bias에 의한 translation -> 비선형 함수에 의한 변형위 그림을 토대로