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Linear Algebra - 3주차

3주차에서는 본격적으로 행렬이 등장한다. 여담으로 고등학교 때 행렬을 별로 좋아하지 않았고 다시 볼 일 없을 거라고 생각했는데 대학교 가서 다시 만날 줄이야... 그래도 공학수학 수강했을 때에는 그나마 잘 이해했던 부분이 가우스 소거법이었어서 3주차는 수월하게 지나간

4일 전
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Linear Algebra - 2주차 2/2

2주차에서는 벡터에 대한 각종 연산, 기저변환(change of basis), 선형독립(linear independence) 등에 관한 내용을 다룬다. > DISCLAIMER: 아래 내용은 오로지 Coursera 강의를 토대로 제가 이해한 대로 정리한 것이기 때문에

4일 전
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Linear Algebra - 2주차 1/2

2주차에서는 벡터에 대한 각종 연산, 기저변환(change of basis), 선형독립(linear independence) 등에 관한 내용을 다룬다. > DISCLAIMER: 아래 내용은 오로지 Coursera 강의를 토대로 제가 이해한 대로 정리한 것이기 때문에

5일 전
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Linear Algebra - 1주차

사실 1주차는 별 내용이 없어 포스팅 한 번으로 충분할 것 같다. 내용의 절반이 강의 소개고 나머지 절반은 Linear Algebra의 motivation과 벡터에 대한 개념 소개여서 후딱 끝났고 하루 만에 바로 2주차로 넘어갈 수 있었다. 선형대수를 왜 공부하는가

7일 전
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Linear Algebra - Prologue

나는 문돌이다.인문계 고등학교 문과 출신에, 대학교 본전공도 문과대학 소속이었던 "찐 문돌이"라고도 볼 수 있겠다.사실 고등학교 때 문과를 선택한 것은 많은 학생들처럼 수학을 피하기 위한 것은 아니었다.비록 시험 점수가 항상 좋은 편은 아니었지만 수학만큼 내게 자연스럽

7일 전
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[Coursera][Deep Learning Specialization]1st: Neural Networks and Deep Learning-Neural Networks Basics

2장: Neural Networks Basics이번 강의에서는 신경망 학습 과정에서 순전파와 역전파를 이용하여 계산하는 이유에 대해서 다루게 됨이전에는 m개의 학습 표본을 가진 학습 세트가 있으면, m개의 학습 표본에 대해서 for문을 돌리면서 순차적으로 학습 세트를

2020년 10월 19일
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[Coursera][Deep Learning Specialization]1st: Neural Networks and Deep Learning-Introduction to Deep learning

1st course: Neural Networks and Deep Learning > ### 🗂 목차 1장: Introduction to Deep Learning 2장: Neural Networks Basics 3장: Shallow neural networks 4장

2020년 10월 16일
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마케팅 애널리틱스 (1)마케팅 애널리틱스의 종류

마케팅 데이터 분석의 핵심은 의사결정 프로세스의 최적화를 위한 마케팅 전략 수립 이라고 볼 수 있습니다.

2020년 9월 25일
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[GCP] Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation 수료완료! - 08/10

Recall the GCP interconnect and peering services available to connect your infrastructure to GCPDetermine which GCP interconnect or peering service to

2020년 8월 19일
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Andrew Ng - Machine Learning Cost Function

coursera에서 Andrew Ng 교수님의 Machine Learning 강의를 듣고 정리하였습니다. 그럼, hypothesis function에서 $\\theta{0}$ 과 $\\theta{1}$은 어떻게 고를까요? $\\theta{0}$ 과 $\\theta{1}

2020년 8월 3일
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Andrew Ng - Machine Learning Linear Regression with One Variable

coursera에서 Andrew Ng 교수님의 Machine Learning 강의를 듣고 정리하였습니다. ML:Linear Regression with One Variable Model Representation

2020년 7월 27일
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Andrew Ng - Machine Learning Introduction

coursera에서 Andrew Ng 교수님의 Machine Learning 강의를 듣고 정리하였습니다. ML:Introduction What is Machine Learning? Arthur Samuel > "the field of study that give

2020년 7월 26일
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머신러닝ML | 3. Parameter Learning

training set을 통해 최적의 결과를 내는 선형 회귀 함수를 도출하기 위해, 비용 함수의 최저점을 찾는 과정 중에 있다. 비용함수가 2차원 함수라면 꼭지점을 구해 값을 계산할 수 있지만, parameter가 2개 이상일 경우 3차원 이상의 그래프가 되기 때문에

2020년 6월 28일
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머신러닝ML | 2. Linear Regression

복습: 학습 알고리즘에는 회귀 문제, 분류 문제가 있다. 앞으로 다음과 같이 변수를 많이 사용할 것이므로, 간단한 예를 통해 익히도록 하자! m = Number of training examples x's = "input" variable / features y's =

2020년 6월 24일
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머신러닝ML | 1. introduction

다소 오래되고, 형식적이지 않은 정의는 다음과 같다. Arthur Samuel (1959)Machine learning: field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly

2020년 6월 23일
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[ML] Week1. Introduction

Coursera Machine Learning 강의 듣고 정리하기 > - Day 1. Introduction What is machine learing? Machine Learning이란? 내용을 분명하게 프로그램하지 않으면서 컴퓨터에게 학습할 능력을 주는 학문분야 어떤 과제 T에 대한 성능이 P라고 측정되고 경험 E를 통해 향상된다면 프로그램은 과제...

2019년 1월 24일
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