질문&답변
로스라는 것에 대한 이해가 더 있으면 좋을것 같습니다 로스라는 것의 정의를 수식적이나 의미적으로 볼때 실제값과 모델의 예측값과의 차이 입니다 이를 줄이는 것이니 당연히 서서히 수렴하게 되는것이죠(물론 lr를 크게 준다면 발산할수 있습니다) 수식적으로 보면 미분값은 yp -yt 라는 값이 있죠? 이건 내 예측값이 크면 w를 작게할터이고 내 예측값이 작다면 w를 크게 할것입니다 반복 횟수에 상관 없이 무조건 loss는 줄어드는 방향으로 w가 조정됩니다 제가 밖에서 바로 쓰다보니 잘못된 부분도 있을수 있는데 이해가 잘 되셨으면 좋겠습니다
질문&답변
네 이해하신부분이 정확히 맞습니다! 초반에 SGD를 설명하기 어려워 전체데이터 기준으로 업데이트를 합니다 이 전체 데이터에 대한 평균값이 결국 미분값이 됩니다 나중에 SGD개념이 들어가면 샘플을 MINIBATCH 단위로 샘플링을하고 그 미니배치의 평균으로 업데이트를 합니다
질문&답변
앗 너무 작았네요..ㅜㅜ 생각해야지 하다가도 중간중간 놓치네요 피드백 너무 감사합니다 전체적으로 해상도 높여 찍는것을 고려하겠습니다 안보이시는 부분은 첨부파일 코드를 참조하시면 그나마 나으실것 같습니다 불편을 드려 죄송합니다
질문&답변
넵 메일 확인하고 잘못된점 고쳐서 재송부하였습니다 확인부탁 드립니다
질문&답변
앗 그 내용은 다음 섹션 [회귀]에 자료가 있습니다. 그 자료를 참조하시면 좋을 것 같습니다 번거롭게 해서 죄송합니다.
질문&답변
제가 생각할 때 e0가 아닌 et가 맞는것 같습니다. 혹시 어떤 출처의 수식일까요? 제가 다시 확인해 보겠습니다. 답변이 너무 늦어서 다시한번 죄송합니다 ㅠㅠ
질문&답변
제가 질문이 올라 온지도 모르고...지나갔습니다 너무나 죄송합니다!! 일단 코드는 다시 올려 두었습니다. 이렇게 이해하시면 괜찮을까요? t와 t-1을 제대로 변수로 구분하지 않아 이해가 잘 가지 않도록 했네요 감사합니다.
질문&답변
앗!! 제가 질문이 달렸는지도 모르고 시간이 너무 지났네요.. 너무나 죄송합니다 해당 자료는 다시 업로드 해 두었습니다 다시 한번 늦은 답변으로 불편을 격게 만들어 죄송합니다
질문&답변
강의를 들어주셔서 감사합니다. 제가 다운 받았는데, 함수는 잘 들어가 있습니다. [개발도구] - [비주얼베이직] 순으로 들어가시면 함수가 있습니다. 혹시 엑셀에 아무 내용이 없어서 그러신걸까요? 엑셀에 적은 내용은 일부러 빼고 드렸습니다. 따라하시면서 활용해 보실 수 있도록...
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앗 혹시 파일 우클릭 하시고 속성 보시면 차단 이라는게 있는데 그거 해제하고 다시 보시겠어요? 그래도 안되면 제가 직접 메일로 전달드리겠습니다! 강의 봐주셔서 감사합니다
