deeplearning-kindergarten

0. 데이터셋이란? 만일 당신이 고양이와 강아지를 구별한다 해 보자. 당신은 아마 신생아 시절부터 고양이와 강아지를 구분하지는 못했을 것이다. 당신은 어린 시절에, 어른들이 고양이를 고양이라 부르고 강아지를 강아지라 부르는 모습을 보면서 수없이, 고양이와 강아지를 구분

1. 서론 다시 상술한 예시로 돌아가자. 만일 당신이 열역학을 마스터하고 싶다고 하자. 그러면 당신은 다음과 같은 과정을 밟을 것이다. 1) 문제집을 푼다. 챕터별로 16문제 정도 있으면 16문제 푼다. 2) 채점을 한다. 3) 틀린 내용을 고치고 부족한 부분을 공부한

딥 러닝에 대해 공부하는 일은 수학 공부(?)와 코딩 공부를 겸임하기 때문에 당연히 쉽지 않다. 나도 딥 러닝 관련 학부연구생을 두 번이나 했지만 여전히 복잡한 딥 러닝 깃허브 코드를 보면 머리부터 깨지고 이골이 날 지경이다. 아마 딥 러닝에 대한 기초가 부족하기 때문

0. 서론 지난 시간에는 deep learning의 기본인 linear regression에 대해 배웠다. 그러나 실제로 deep learning 모델이 단순한 linear regression으로 이루어지지 않을 것이다. 당장 chatGPT가 그렇게 나온다고 상상해보자

딥러닝 유치원 1강에서 가르친 데이터셋이 기억나는가? 분명 데이터셋에서는 이미지를 분류하는 작업을 했다. 그것이 비행기인지, 차인지, 고양이인지, 강아지인지 말이다. 그런데 문제가 있다. 우리는 그 동안 linear regression을 하는 방법만 배웠다. 그렇다면