
초급자를 위해 준비한
[교양 ・ 학문] 강의입니다.
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Tensorflow 은 간단한 사칙연산도 복잡한 그래프라는 구조를 사용해야합니다. 왜 그럴까요? 그건 Tensorflow가 경사하강법이란 알고리즘을 수행하면서 미분식이 필요하기 때문입니다. 그래프 구조는 그 미분식을 편리하게 도출하기 위한 수단입니다. 왜 그런지 수학적으로 설명했습니다.
✍️
이런 걸
배워요!
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미분을 도출하는 과정을 알 수 있습니다.
파이썬 코드로 경사하강법을 구현해봅니다.
딥러닝 알고리즘 중 경사하강법을 수학적 접근으로 배웁니다.
Tensorflow 의 딥러닝은 결국 경사하강법을 수행하는 알고리즘입니다.
경사하강법이 뭘까요?
대충 위 그림처럼 그래프의 최솟값을 찾는 과정입니다.
본 강의는 수학적인 접근으로 경사하강법을 설명했습니다.
수학을 사용하지 않고 알고리즘을 설명하면 당장은 편하지만 명확한 이해는 어렵습니다.
어렵지 않은 수학으로 경사하강법을 설명했습니다.
* 혹시 강의 속도가 느리게 느껴지신다면 1.25 or 1.5배속으로 듣기를 권장드립니다.
지식공유자가 알려주는
강의 수강 꿀팁!
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이런 분들께
추천드려요!
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머신러닝을 수학적으로 접근하고 싶은 분
Tensorflow 에 관심있는 분
📚
선수 지식,
필요한가요?
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없습니다.
안녕하세요
최광성 입니다.
최광성 입니다.
- 현) 리얼메이커 수석 개발자
- 전) CCG 수석 개발자
- 전) VARDOT 소프트웨어 엔지니어, 드루팔 개발자
- 전) 반도체 에칭 시뮬레이션 책임 개발자
커리큘럼
총 14개 ˙ 1시간 44분의 수업
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섹션 0. 경사하강법 소개
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강좌소개
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간단한 네트워크 해 찾기 1
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섹션 1. 경사하강법 구현
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경사하강법
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돌을 굴려보자
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미분, 아주 작은 구간의 경사
09:33
경사하강법 코딩
13:48
경사하강법과 Tensorflow
07:30
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03:13
강의 게시일 : 2019년 09월 04일
(마지막 업데이트일 : 2019년 09월 05일)
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