개념적으로는 조낸 간단.


니가 어떤 그럴 듯한 하이포테시스 함수를 하나 만들어. 그거를 이용해서 비용함수를 도출해. 니가 트레이닝 데이터를 거기에 주면서 오차값이 가장 최소화 되는 파라미터를 찾아내면 됨.


여기에 하이포테시스 함수를 뭐를 쓸까하는 문제가 있지만, 대부분 이미 나와 있기 때문에 그거 가져다 쓰면 됨.


최소값 찾는 알고리듬은 gradient descent 류를 쓰면 됨. 이것도 조낸 최적화 된거 이미 다 나와 있기 때문에 그냥 가져다 쓰면 될 듯.


요 패턴만 알면 그거 가지고 하이포테시스 함수 조금 바꿔도 이지랄 해보고 저지랄 해보고 이러는 거여. 매트렙 같은 하이레벨에서 구현하면 걍 20줄 안팍의 함수 10개 이내면 됨.



진짜 어려운건...  제대로 트레이닝 효과가 있는건지, 없으면 왜그런지, 어떻게 해야 다시 트레이닝 효과를 볼 수 있는지, 데이터는 얼마나 쳐먹여줘야 되는지, 모니터링은 어떻게 해야 하는지, 어디까지 자동화 할 수 있는지... 뭐 이런 것들이라 봄.


아참, 물론 코딩도 직접 한다면 전부 행렬코딩을 해야 됨. 안그러면 속도가 안나 ㅋㅋㅋ




한줄요약: 물론, 밑바닦은 하드코어 수학이론이라, 니가 코딩 아래단에 손대는 순간 바로 대형 헬게이트 오픈 ㅇㅇ