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[메타코드] 머신러닝 기초를 위한 무료강의 (2) : 머신러닝 기초수학개념, Optimmization 최적화

https://youtu.be/oyzIT1g1Z3U * 편미분 : 원하는 변수에 대해서만 미분하는 것 (원하는 변수 이외에는 상수 취급) * 연쇄 법칙 (chain rule) : 상쇄되는 현상을 이용해 새로운 u를 대입하여 미분값을 구하는 방법 * 손실함수(Loss Function) - 머신러닝 모델을 평가하기 위함 - ex. MSE (Mean Square Error) : 회귀모델의 대표 손실함수 # 최소 제곱법 (Least Square Method) - MSE 방법을 활용하여 풀이할 수 있음 - 최적의 파라미터를 구하기 위한 방법 중 하나 - 데이터에 대한 오차를 최소화하도록 함 - 단순한 선형회귀의 경우, (오차가 존재하지만) 최적의 해를 구할 수 있지만, 복잡한 모델의 경우, 최소 제곱법으로 해결하..

AI/lectures 2022.09.18
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주니어입니다. 겸손하게 불도저처럼 나아가겠습니다☄️

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딥러닝, 데이터, TensorFlow, 신경망모델, 텐서플로우, 부스트코스, linearalgebra, 선형대수, 선형대수학, 벡터, tensor, Linux, Python, 인공지능, 파이썬, ML, 모두를위한선형대수학, 머신러닝, 리눅스, 칸아카데미,

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