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지도 학습 문제이든 감독되지 않은 문제이든 백그라운드에서 작동하는 최적화 알고리즘이 있습니다. 거의 모든 분류, 회귀 또는 클러스터링 문제를 최적화 문제로 캐스팅할 수 있습니다.이 튜토리얼에서는 최적화가 무엇이며 이와 관련된 개념을 발견하게 될 것입니다.이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다.수학적 프로그래밍 또는 최적화란?최대화 문제와 최소화 문제의 차이점로컬 솔루션과 글로벌 최적 솔루션의 차이점제약 조건 최적화와 제약 조건이 없는 최적화의 차이점선형 계획법과 비선형 계획법의 차이점최적화의 예튜토리얼 개요이 자습서는 다음과...

미적분학은 다양한 머신러닝 알고리즘의 내부 작동을 이해할 수 있도록 하는 머신러닝의 핵심 수학적 개념 중 하나입니다. 머신러닝에서 미적분학의 중요한 응용 프로그램 중 하나는 역전파와 함께 신경망 모델을 훈련할 수 있는 경사하강법 알고리즘입니다. 이 자습서에서는 머신러닝에서 미적분학의 필수적인 역할을 알아봅니다. 이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다.미적분학은 오류 함수를 최소화하기 위한 경사하강법 알고리즘과 같은 머신러닝 알고리즘의 내부 작동을 이해하는 데 필수적인 역할을 합니다. 미적분학은 복잡한 목적 함수와 다양한 머신러닝 응용...

체인 규칙을 사용하면 복합 함수의 도함수를 찾을 수 있습니다.피드포워드 신경망을 훈련시키기 위해 역전파 알고리즘에 의해 광범위하게 계산됩니다. 특정 연산 순서를 따르면서 효율적인 방식으로 체인 규칙을 적용함으로써 역전파 알고리즘은 네트워크의 각 가중치에 대한 손실 함수의 오차 기울기를 계산합니다. 이 튜토리얼에서는 일변량 함수와 다변량 함수에 대한 미적분학의 연쇄 규칙을 발견하게 됩니다.이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다.복합 함수는 두 개(또는 그 이상) 함수의 조합입니다. 체인 규칙을 사용하면 복합 함수의...

변화율의 측정은 변화와 극소의 수학과 관련된 미분 미적분학의 필수 개념입니다. 이를 통해 두 개의 변화하는 변수 간의 관계와 이것이 서로 어떻게 영향을 미치는지 찾을 수 있습니다.변화율 측정은 신경망 모델을 훈련하기 위한 최적화 알고리즘으로 경사하강법을 적용하는 것과 같이 머신러닝에도 필수적입니다.이 튜토리얼에서는 미적분학의 핵심 개념 중 하나인 변화율과 이를 측정하는 것의 중요성을 발견할 것입니다.이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다.선형 및 비선형 함수의 변화율을 측정하는 방법.변화율 측정이...

미적분학은 변화에 대한 수학적 연구입니다. 복잡하지만 연속적인 문제를 풀기위한 미적분학의 효과는 문제를 무한히 간단한 부분으로 분할하고 개별적으로 해결한 다음 원래 전체로 재구성하는 능력에 있습니다. 이 전략은 기하학적 모양의 곡률, 비행 중인 물체의 궤적 또는 시간 간격 등 이러한 방식으로 슬라이스할 수 있는 모든 연속 요소를 연구하는 데 적용할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 미적분학의 기원과 그 응용을 발견하게 될 것입니다.이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다.미적분학이란 무엇입니까?미적분학을 현실...