
이번 강의는 "Recurrent Neural Networks"에 대한 강의이다. 이름에서 알 수 있듯이 recurrent 무언가 반복되는 network라는 것을 알 수 있다. Recurrent Neural Network 첫 번째로 던지는 화두는 "만약 입력 데이터의 크기가 다양하다면?"이다. 지금까지는 모든 입력 데이터의 크기가 같은 Dimension...

이번 강의에서 다룰 내용은 "Sequence to Sequence Models"이다. Sequence라는 단어의 뜻은 순서가 있는 일이라는 의미를 가지고 있다. 따라서 입력과 출력이 모두 sequence인 경우에 대한 내용임을 짐작할 수 있다. Sequence to Sequence Models sequence 특성을 갖는 데이터 중 가장 쉽게 떠올리...

이번 강의는 머신러닝의 기초에 대한 내용입니다. 이번 강의에서는 지도학습에 대해서만 다룬다. 입력 x를 넣으면 y가 나오는 함수를 생각하면 된다. 이때 y가 나오도록 하는 함수 f의 계수를 우리는 학습하는 것이다. 지도학습을 예로 들자면, 이미지가 입력이면 대상의 카테고리가 출력. 영어 문장이 입력이면 프랑스어 문장이 출력. 이렇듯 이산적인 형태를 ...