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수학

반드시 알아야 할 Tensorflow 수학

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.

(2.5) 수강평 2개

수강생 48명

Tensorflow
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초급자를 위해 준비한
[수학] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 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. 

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 머신러닝을 수학적으로 접근하고 싶은 분

  • Tensorflow 에 관심있는 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 없습니다.

안녕하세요
최광성입니다.

수강생 수

4,725

수강평 수

112

강의 평점

3.7

강의 수

9

  • 현) 리얼메이커 수석 개발자
  • 전) CCG 수석 개발자
  • 전) VARDOT 소프트웨어 엔지니어, 드루팔 개발자
  • 전) 반도체 에칭 시뮬레이션 책임 개발자

커리큘럼

전체

14개 ∙ (1시간 44분)

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!