이번학기 머신러닝 수업이 아닌 시스템 수업을 많이 듣는다. 그리고 요즘 시스템에 대한 관심이 많다. 나는 왜 시스템을 공부하는가?

이전에 다룬 역전파 솔루션을 더 자연스럽고 실제 환경에 맞도록 연산하기 위해서는 어떻게 해야하는가?

파이썬으로 구현하는 현대 딥러닝 프레임워크 DeZero. 오차역전파를 어떻게 자동화할 것인가?

이번에 리뷰할 것은 오차역 전파(BackPropagation)이다.딥러닝에서 중요한 개념이며 모르면 딥러닝의 전반 과정을 이해할 수 없다고 생각한다. 왜 중요한지를 알기 위해서 언제 쓰이는지를 알아야한다.오차역전파는 학습 과정에서 사용한다. 딥러닝도 학습이라는 뜻인데,

자연어 처리에서 우선적으로 고민해야할 문제는 자연어를 어떻게 컴퓨터가 처리할 수 있도록 만드는가이다. 쉽게 말해 자연어 자체를 컴퓨터가 이해할 수 없으니 인코딩해야하는데 어떤 방식을 취하냐이다. 결국 이 인코딩을 word to vector라고 생각해볼 수 있다. 이

오늘은 가상환경을 공부한 김에 아카이브할 겸 가상환경이 뭔지 어떻게 쓰는건지 써보고자 한다.데이터 사이언스를 포함한 다양한 개발을 하다보면 프로그램을 사용해야함은 당연하다.나 같은 경우 딥러닝을 공부하다보면 python, pytorch, tensorflow, numpy