머신러닝을 시작하기에 앞서 머신러닝 개념 이해를 위해 필요한 기초 수학에 대한 리뷰는 필수다. 수학적 사고가 바탕이 된 사람이라면 그냥 넘어가도 되겠지만 나처럼 수학 머리가 굳은 사람은 다시 한번 봐두는게 좋다. 1.
편미분 : 편미분은 다변수 함수의 특정 변수를 제외한 나머지 변수를 상수로 생각하여 미분하는 것이다. 아래의 식에서 a에 대한 미분을 하는 경우, a를 제외한 나머지 상수(y)는 상수 취급을 하고 미분하는 것이다. 2.
합성함수 미분 (chain rule) : 우선 합성함수라는 것은 한 함수의 결과값이 다른 함수의 입력값이 되어 사용되는 함수를 말한다. Chain Rule은 말 그대로 연쇄 법칙이 적용된다는 것인데, 이를 통해 합성함수의 미분을 쉽게 계산할 수 있다.
역전파(back propagation)에서 나타나는 합성함수의 미분을 일일이 계산하는 것이 아니라, 아래와 같이 체인룰을 통해 간단하게 계산 가능하다. 이러한 이론을 모른다고 해서 학습 모델을 만드는데 문...
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MAE
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모델평가지표
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손실총합의오류
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손실함수
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체인룰
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텐서플로우
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편미분
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평균제곱오차
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머신러닝수학정리
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머신러닝수학
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기초수학
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딥러닝기본
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회귀모델
원문 링크 : 머신러닝 기본 - 머신러닝, 딥러닝을 위한 기초 수학
