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์‹ ๊ฒฝ์‹์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ - Gradients and PyTorch's Autograd

๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ์‹œ์ž‘ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ํ•„์š”ํ•œ ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ ๋ฏธ๋ถ„๋ฒ•๊ณผ PyTorch์˜ Autograd ๊ธฐ๋Šฅ์„ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” ๊ฐ•์˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

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    ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์ปดํ“จํ„ฐ ๋น„์ „์˜ ๊ฐ„๋‹จํ•œ ์†Œ๊ฐœ๋ฅผ ์ง„ํ–‰ํ•˜๋Š” ๋ฌด๋ฃŒ ๊ฐ•์˜ [์ปดํ“จํ„ฐ ๋น„์ „ ์†Œ๊ฐœ]๋„ ํ•จ๊ป˜ ์˜คํ”ˆ๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

    ์ปดํ“จํ„ฐ ๋น„์ „์„ ์œ„ํ•œ ์ด๋ฏธ์ง€ ๊ธฐ์ดˆ: https://inf.run/8x7Xn

    ์ปดํ“จํ„ฐ ๋น„์ „ ์†Œ๊ฐœ: https://inf.run/EzBfS

     

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    PS) ํ˜„์žฌ ์ปดํ“จํ„ฐ ๋น„์ „ ๊ฐ•์˜๋ฅผ ๋‹น์žฅ ๋งŒ๋“ค์–ด์•ผ ํ•˜๋Š” ์ƒํ™ฉ์ด์–ด์„œ, ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ์ดˆ ๊ฐ•์˜๋Š” ์ปดํ“จํ„ฐ ๋น„์ „ ๊ฐ•์˜์™€ ํ•จ๊ป˜ 6์›” ์ค‘์ˆœ๋ถ€ํ„ฐ ๋ณ‘๋ ฌ์ ์œผ๋กœ ์ œ์ž‘ํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

     

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    (๊ฐ•์˜ ๋งํฌ: https://inf.run/ymv1P)

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    ์ œ All About AI ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์„ ๋”ฐ๋ผ ์˜ค์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค์€ ์˜คํ”ˆ ํ• ์ธ ๊ธฐ๊ฐ„ ์ด์šฉํ•˜์‹œ๋ฉด ์ข‹์„ ๊ฒƒ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ˜ƒ

     

    ์ถ”๊ฐ€๋กœ ๋‹ค์Œ ์ฃผ ์ค‘์— ํ›„์† ๊ฐ•์˜์ธ [Gradient-based Linear Regression (3)]์ด ์˜คํ”ˆ๋  ์˜ˆ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

    ํ•จ๊ป˜ ์—ด์‹ฌํžˆ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์„ธ์ƒ์„ ๋งŒ๋“ค์–ด๊ฐˆ ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ํ•ญ์ƒ ์ตœ์„ ์„ ๋‹คํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค!

     

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    0
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    ๊ธฐ์ดˆ๋ถ€ํ„ฐ ์ „๋ฌธ์ ์ธ ์ˆ˜์ค€๊นŒ์ง€ ์ฒด๊ณ„์ ์œผ๋กœ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” [์‹ ๊ฒฝ์‹์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹] ์„ธ ๋ฒˆ์งธ ๊ฐ•์˜์ธ [Gradient-based Linear Regression (1)]์ด ์˜คํ”ˆ๋˜์–ด ์•Œ๋ ค๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค!

    (๊ฐ•์˜ ๋งํฌ: https://inf.run/KgQoQ)

    ๋ณธ ๊ฐ•์˜๋Š” ์ด์ „ ์˜คํ”ˆ๋œ [Gradient Descent]๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ, ๊ฐ€์žฅ ๊ฐ„๋‹จํ•œ ๋ชจ๋ธ์„ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ํ•™์Šต์‹œํ‚ค๋Š” ๊ณผ์ •์„ ๋‹ค๋ฃน๋‹ˆ๋‹ค.

    ํ˜„์žฌ ์˜คํ”ˆ ๊ธฐ๋… ํ• ์ธ ์ค‘์ด๋‹ˆ, ์ œ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์„ ๋”ฐ๋ผ์˜ค์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค์€ ์ด ๊ธฐ๊ฐ„ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ์ˆ˜๊ฐ• ์‹ ์ฒญํ•˜์‹œ๊ธฐ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ˜ƒ

     

    ์ถ”๊ฐ€๋กœ ์ด๋ฒˆ ์ฃผ ์ค‘์— ํ›„์† ๊ฐ•์˜์ธ [Gradient-based Linear Regression (2)]์ด ์˜คํ”ˆ๋  ์˜ˆ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

    ํ•จ๊ป˜ ์—ด์‹ฌํžˆ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์„ธ์ƒ์„ ๋งŒ๋“ค์–ด๊ฐˆ ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ํ•ญ์ƒ ์ตœ์„ ์„ ๋‹คํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค!

     

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    (๊ฐ•์˜ ๋งํฌ: https://inf.run/bK5xe)

     

    ๋ณธ ๊ฐ•์˜๋Š” ์ด์ „ ์˜คํ”ˆ๋œ [Gradients and PyTorch's Autograd]๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ, ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์˜ ๊ฐ€์žฅ ํ•ต์‹ฌ์ ์ธ ํ•™์Šต ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ธ

    gradient descent๋ฅผ ์ง‘์ค‘์ ์œผ๋กœ ๋‹ค๋ฃน๋‹ˆ๋‹ค.

    ํ˜„์žฌ ์˜คํ”ˆ ๊ธฐ๋… ํ• ์ธ ์ค‘์ด๋‹ˆ, ์ œ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์„ ๋”ฐ๋ผ์˜ค์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค์€ ์ด ๊ธฐ๊ฐ„ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ์ˆ˜๊ฐ• ์‹ ์ฒญํ•˜์‹œ๊ธฐ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ˜ƒ

     

    ์ถ”๊ฐ€๋กœ ์ด๋ฒˆ ์ฃผ๋ง์— ์ด ๋‹ค์Œ ๊ฐ•์˜์ธ [Gradient-based Linear Regression (1)]์ด ์˜คํ”ˆ๋  ์˜ˆ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

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    ์ œ๊ฐ€ ์ง์ ‘ ๋งŒ๋“œ๋Š” [์‹ ๊ฒฝ์‹์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹(ShinDL)] ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์€ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ๊ธฐ์ดˆ๋ถ€ํ„ฐ ์‹ค์ œ ๋…ผ๋ฌธ ์ˆ˜์ค€์˜ ๊ฐ•์˜๋ฅผ ์ฒด๊ณ„์ ์œผ๋กœ ๋‹ค๋ฃจ๋ฉฐ,

    ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ์ˆ ์„ ์ง์ ‘ ๋ชจ๋‘ ๊ตฌํ˜„ํ•ด๋ณด๋ฉฐ ์™„๋ฒฝํžˆ ํ•ด๋‹น ๊ธฐ์ˆ ์„ ์ดํ•ดํ•˜๋Š” ๋ชฉํ‘œ๋ฅผ ๊ฐ€์ง„ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์ž…๋‹ˆ๋‹ค!

    ๋˜ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์˜ ๋ถ„์•ผ๊ฐ€ ์›Œ๋‚™ ๋„“๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—, ํฐ ๋ณผ๋ฅจ์˜ ๊ฐ•์˜๋ณด๋‹จ ๋ชจ๋“ˆํ™”ํ•˜์—ฌ ํŠน์ • ํ† ํ”ฝ์„ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ๊ฐ•์˜๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

     

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    [Gradients and PyTorch's Autograd]์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

    (๊ฐ•์˜ ๋งํฌ: https://inf.run/wZoxE)

     

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    ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ํ•™์Šต์„ ์ค€๋น„ํ•˜๊ณ  ๊ณ„์‹  ๋ถ„๋“ค์ด๋ผ๋ฉด, ์ด๋ฒˆ ๊ฐ•์˜๋ถ€ํ„ฐ ์ฐจ๊ทผ์ฐจ๊ทผ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์„ ๋”ฐ๋ผ์˜ค์‹œ๊ธฐ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ˜ƒ

     

    ์ถ”๊ฐ€์ ์œผ๋กœ ๋‹ค์Œ ์ฃผ์— ๋‘ ๋ฒˆ์งธ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์˜์ธ [Gradient Descent] ๊ฐ•์˜๊ฐ€ ์˜คํ”ˆ ์˜ˆ์ •์ด๋‹ˆ ์ฐธ๊ณ ํ•ด์ฃผ์„ธ์š”!

    ์•ž์œผ๋กœ ๋” ์ข‹์€ ๊ฐ•์˜ ์ œ๊ณตํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ์ตœ์„ ์„ ๋‹คํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค!

     

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โ‚ฉ9,900