ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 행렬과 선형대수 -
딥러닝이?
선형회귀가 그렇다면 이해를 하는데 딥러닝이 그런건가
솔버는, convex problem 이라는 가정 하에, GD 나 뉴턴의 방법이나 결국 KKT Matrix 를 푸는 거여 ㅋㅋㅋ - dc App
이차방정식 몰라도 된다는소리냐
그런 quadratic problem 들도 일차 테일러 근사하면 결국 일차 방정식으로 풀림 ㅋㅋㅋ - dc App
Big Data 가 있다는 회사에서의 ML Engineer 로서의 첫날: Manager -> 너에게 big data.csv 건내줌 -> excel 로 열어봄 -> row count = 500 줄 -> 내일 일어날일 예측하라고함
"ㅇㅇ 딥러닝이 결국 WoXo + WiXi + ... WnXn 에서 최적의 가중치값 Wn 구해주는 거임" -> ???
Kyle// 이거 500개밖에 안되는데요? 매니저: 앗 실수로 트랜스포즈됐네 칼럼봐봐 10억개임
Polynomial 도 universal approximator 맞음. Convolution 이나 F-C 도 마찬가지임 ㅇㅇ 틀린 거 없음 - dc App
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 행렬과 선형대수 -
딥러닝이?
선형회귀가 그렇다면 이해를 하는데 딥러닝이 그런건가
솔버는, convex problem 이라는 가정 하에, GD 나 뉴턴의 방법이나 결국 KKT Matrix 를 푸는 거여 ㅋㅋㅋ - dc App
이차방정식 몰라도 된다는소리냐
그런 quadratic problem 들도 일차 테일러 근사하면 결국 일차 방정식으로 풀림 ㅋㅋㅋ - dc App
Big Data 가 있다는 회사에서의 ML Engineer 로서의 첫날: Manager -> 너에게 big data.csv 건내줌 -> excel 로 열어봄 -> row count = 500 줄 -> 내일 일어날일 예측하라고함
"ㅇㅇ 딥러닝이 결국 WoXo + WiXi + ... WnXn 에서 최적의 가중치값 Wn 구해주는 거임" -> ???
Kyle// 이거 500개밖에 안되는데요? 매니저: 앗 실수로 트랜스포즈됐네 칼럼봐봐 10억개임
Polynomial 도 universal approximator 맞음. Convolution 이나 F-C 도 마찬가지임 ㅇㅇ 틀린 거 없음 - dc App