AI 이론

미분 = 기울기 = 변수에 따른 함수값의 변화 측정현재 값에서 미분값을 더하면 함수값이 증가하는 방향으로 움직이고빼면 함수값이 감소하는 방향으로 움직임기본적인 기계학습 방법으로예측을 통해 목적함수(가중치)를 정의하고 비용함수, 손실함수, 에러함수 등 목표와 추정값의 차

표본 값을 알고 있을때 모수를 추정하는 방법원래의 확률밀도함수가 𝑥를 변수로 하는 함수였다면 가능도함수는 𝜃를 변수로 하는 함수가 된 것모분산, 모평균을 추정하는 좋은 글이 있어 스크랩합니다.https://angeloyeo.github.io/2020/07/

공부중에 찾아봤지만 간단한거라 한페이지 쓰기 귀찬은것들GPU 최대한 갈구기 위해 데이터 로드시 num_workers 수를 지정한 만큼 서브 프로세스를 할당하여 작업진행쓸데 없이 많이 설정하면 물리 코어 숫자상의 한계로 오버헤드 발생멀티 GPU 환경 기준 GPU 갯수