반응형
- [ 인공지능/기초 수학 ]확률 변수, 확률 분포, 평균, 분산, 균등 분포, 정규 분포2024-02-18 20:47:53확률과 통계에서 다뤘던 내용인데 다른 선생님께서 기초 수학 파트로 설명을 해주신다 그래서 나도 헷갈리지 않게 확률과 통계 섹션에 안 넣고 기초 수학 섹션에 넣었다 사실 지금 확률과 통계 들어가기 전에 두개 강의가 더 있긴 한데 정리를 안했다... 아니 못했다 뭔 소린지 모르겠어서;; 이게 패캠의 가장 큰 단점인 것 같다. 깊이가 너무 얕다. 그래서 새로운 지식을 습득하고자 할 때는 패캠은 비추합니다... 어느 정도 알고 있는 분야에서 더욱 나아고자 할 때, 여러가지 오픈 소스들을 활용해보고 싶을 때 이럴 때는 추천합니다 1. 확률 변수와 확률 분포 동전을 던져서 앞면, 뒷면을 맞추는 게임을 한다고 했을 때, 이거를 우리가 어떻게 수식으로 표현할 수 있을까? 수식으로 표현하기 위해서 동전의 앞면을 1, 뒷..
- [ 인공지능/기초 수학 ]미분, 도함수, 연쇄 법칙, 편미분, 테일러 급수2024-02-17 23:08:27오늘은 머리도 자르고 세미나도 듣고 하다보니 저녁부터 글을 쓰고 있는데 하필 내용도 좀 어렵네요;;; 테일러 급수 보면서 참 재미난 발상이라는 생각이 듭니다 오늘도 열심히 달려봅시다~ 1. 미분과 도함수 미분이란 특정 값에서의 순간 변화율을 의미한다 → 그래프상에서의 순간 기울기 $y = x$와 같은 일차함수에서는 순간 기울기가 의미가 없지만 $y = x^{2}$과 같은 이차함수 이상에서는 그래프가 곡선의 형태를 보여주기 때문에 순간 기울기가 진가를 발휘한다 순간 기울기를 구하기 위해서는 $\frac{y의 변화량}{x의 변화량}$으로 구해야 하는데 매번 직접 구하기에는 귀찮다 그렇기 때문에 값들을 변수로 표현하여 순간 기울기를 구하는 공식에 대입하여 정리하면 도함수를 도출하여 사용할 수 있다. 즉, 도함..
- [ 인공지능/기초 수학 ]함수, 로그함수, 벡터와 행렬, 극한, 입실론-델타 논법2024-02-16 21:18:58오우쉣~ 고딩 때 하던 수학 그대로이다 강의를 보니 요즘은 벡터랑 행렬을 안 배운다던데...? 이거 실화임? 벡터와 행렬 그리고 딥러닝, 누가 생각한건지 모르겠는데 참 대단한 것 같다 어제 친구 게임 인프라를 테라폼으로 구현 좀 하느라고 12시 넘어서 잤더니 조금 늦게 일어났다... 그래서 퇴근하고 마저 작성한 후에 올립니다ㅜ 1. 함수 함수란 무엇일까? 함수란 두 변수 x,y에 대하여 x가 정해지면 그에 따라 y의 값이 하나만 결정될 때, y를 x의 함수라고 한다 $y=f(x)$ y가 여러개 정해질 수 있다면 그것은 함수가 아니다 함수는 좌표에 그래프로 표현할 수 있다 무수히 많은 x 값에 대응하는 y의 값을 좌표에 하나씩 표현을 하다보면 결국 그것이 이어진 것처럼 보이게 되고 그래프로 표현이 된다 그..
반응형