딥러닝 원리 쉽게 이해하기: 인공신경망 가중치 W를 찾는 경사하강법과 일반화의 수수께끼
카오스재단 '헬로 딥러닝' 강연은 신경망이 가중치를 찾는 과정을 값을 올렸다 내렸다 반복하는 단순한 시행착오로 설명한다. 정답 스무 개로 1600만 가지 색을 맞히는 일반화가 왜 되는지는 아직 아무도 모른다.
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AI TOPIC
머신러닝 입문 최신 뉴스와 핵심 해설
머신러닝 입문 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 5편을 최신순으로 모았습니다.
머신러닝 입문자를 위한 조언 — 강의는 그만 듣고 프로젝트로, 기초와 소프트웨어 역량이 먼저다
6년을 준비해 머신러닝 연구자가 된 이가 정리한 입문자 조언. 생성형 AI로 곧장 뛰어들지 말고 고전 ML 기초를 다질 것, 강의를 그만 듣고 프로젝트로 옮겨 갈 것, 최신 라이브러리를 좇기보다 소프트웨어 엔지니어링 역량을 쌓을 것.
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파이토치 입문 핵심 7가지 개념 — 텐서와 자동미분부터 커스텀 신경망, 불확실성, 배포까지
텐서와 자동미분에서 시작해 선형회귀와 다층 퍼셉트론, CNN과 RNN, 커스텀 손실함수, 불확실성 모델링, TorchServe 배포까지 파이토치의 핵심을 코드 흐름을 따라 한 줄기로 꿰어 정리한다.
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파이썬 데이터 사이언스 입문: NumPy·Pandas·시각화·통계 학습 순서 정리
데이터 사이언스는 파이썬 라이브러리부터 통계, 머신러닝까지 어떤 순서로 배워야 할까. NumPy·Pandas·시각화·가설검정·특성공학으로 이어지는 학습 지도를 정리했다.
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강화학습 입문 정리: Q-러닝·정책 기반·actor-critic 핵심 개념
시행착오로 배우는 강화학습의 기본 개념(에이전트·상태·행동·보상·정책)과 가치 기반 Q-러닝, 정책 기반 REINFORCE, 그리고 둘을 합친 actor-critic 방식을 예시로 정리한다.
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