【한글자막】 Machine Learning 라이브러리 수학적 기초
머신러닝에 필요한 라이브러리의 수학개념들을 이해하고 모델링 설정과 더 강한 솔루션을 개발할 수 있도록 필수 선형대수와 NumPy, TensorFlow, PyTorch를 활용한 미적분 실습을 진행합니다
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Aug 2024
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What you will learn
모든 Machin Learning 및 Data Sciencedml 기초가 되는 중요한 수학 과목인 선형 대수와 미적분학의 기초 이해
가장 중요한 세 가지 세 가지 Python 텐서 라이브러리인 NumPy, TensorFlow 및 PyTorch를 모두 사용하여 텐서를 조작합니다.
머신러닝과 데이터 사이언스에 필수적인 벡터와 행렬 계산을 활용하는 방법
고유벡터, SVD, PCA를 활용하여 복잡한 데이터의 차원을 가장 유익한 요소로 축소하는 방법
심화 기술 (예, 유사역행렬) 및 기본 기술 (소거법)를 활용한 미지수에 대한 해결
파이썬의 interactive code 데모를 통해 미적분 원리의 상세 이해
연쇄 법칙과 같은 심화 미분 법칙 상세 이해
머신러닝 비용 함수의 편도함수를 TensorFlow와 PyTorch를 이용하여 뿐만 아니라 직접 계산
그래디언트에 대한 정확한 이해와 경사하강법을 통해 ML 실행에 있어서 이의 필수성을 이해
주어진 곡선의 하위면적을 계산하기 위한 적분의 활용
최신 머신러닝 논문 세부 내용을 더 상세하게 이해할 수 있게 됨
딥러닝에 사용되는 것을 포함하여, 머신러닝 알고리즘의 원리에 대한 이해
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11/25/2021
course created date
12/31/2021
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