Manifold hypothesis는 Generative Model을 비롯한, 다양한 기계학습 모델의 기저에서 사용되는 가설이다.

Bayesian inference를 설명해 보면.

Hyper-Parameter Tuning에서의 변인통제

"Reinforcement Learning" 그 시작과 개요.

본격적으로 코딩 테스트를 준비하면서, 자료형별 연산자의 시간복잡도에 관심을 가지게 되었다.특시 백준에서 알고리즘 문제를 풀다보면 '시간 초과'문제를 자주 겪게 되는데, 어떤 함수가 얼마나 비효율적으로 사용되었는지 판단하는것이 항상 '상상의 영역'이었던 것을 생각하면,