잉

[선형회귀를 위한 수학 로드맵] 1. 미분 - 미분 계수 x가 변화할때 y의 변화량 도함수 : 기울기 ** 최적화 문제를 풀기위해 미분을 하는 이유는 업데이트 방향을 정해주기 위함. 예시) + 로가면 값이 더 커질거야 -로가면 값이 더 커질거야 도함수에 -를 붙인다면 값이 작아지는 방향을 알려줌 -4일때 +로가야 값이 작아짐 2일때 -로 가야 값이 작아짐 이것을 다항변수에 적용해보자 미분을 이용해 가장작은 점을 찾아보자. 칸토 ? 로그 스케일 :: 가운데로 optimal point 되는 과정 보기위해 로그 취해줌? gradients : 기울기 x증가량 분의 y증가량을 벡터로 편미분을 표현한것 그라디언트에 마이너스를 취해서 가장 작은 방향을 취한다. : 최적화 ! 차원을 좀더 높여서 .. 2. Jacobi..

https://youtu.be/hqqmIemBbvw [행렬] 1차원 벡터 2차원 행렬 3차원 텐서 행렬이 중요하다 ! 컴터의 메모리구조는 행렬 형태로 표현가능함. 표 형태 -> 행렬 이미지도 행렬로 표현가능 예 행렬의 덧셈 행렬의 곱 이미지도 가능 . [Numpy] https://youtu.be/k4bTgociqZ8 1.덧셈 2.곱셈 (* colab 뭐야) https://youtu.be/v19SzGMOd2c 쥬피터노트북 공유? shift + enter 실행 함수찾기 ::: 단어. + 탭 GPU 연결 Setting // Edit - Notebook Settings 깃헙에 있는 쥬피터노트북 바로 불러올수 있음 . 링크 잘 쓰면 됨. 깃헙에 저장도 가능 다시 돌아와서 numpy 실습 음 .. size는 4개의..

- 패스트캠퍼스 수학적으로 접근하는 딥러닝 CH01/ 01 - 1 01. 딥러닝 공부 방법 ! - 딥러닝 컨셉 - cnn , rnn basic concept - 딥러닝 프로젝트 실행해보기 HOW deep leaning works 어떻게 왜? 딥러닝 원리에대해 이해해야한다. but 이런 프레임워크를 사용한다면? 딥러닝 프로젝트를 하는데 없어선 안 되지만 학습엔 독이 된다. -> 사용하지 않을 것 . 소프트웨어 보편적 flow 어떤 데이터 주어졌을 때 어떤 접근할거다 ??? 위의 단계를 따른다. 추상적으로 필요한것 분석 . / 디자인한다 . /실제로 만든다 . /테스트 실행한다.(--> 텐서플로와 같은 프레임워크의 역할 : 구체화 시킬 때 ) (딥러닝 설계) ******* 이부분이 중요하다 ! 분석 해석 이..

선형함수를 행렬로 표현해보고 가중치를 곱해주는 !! 가중치 행렬을 파이썬으로 실행해본다. https://replit.com/ Replit: the collaborative browser based IDE Run code live in your browser. Write and run code in 50+ languages online with Replit, a powerful IDE, compiler, & interpreter. replit.com ##arry # deepleaning #93p import numpy as np X=np.array([[-1.7,-10.3,0,0,1,1],[-7.7,4.7,0,1,0,1],[9.3,5.7,0,0,1,1]]) W=np.array([2,-2,0.5,0.2,0.1..

>>딥러닝 심층 신경망..레이어 ..은닉층 머신러닝의 일종으로 인간의 노의 신경망에서 착안한 인공신경망을 의미한다. 즉 신경망 구조로 학습하는 머신러닝을 딥러닝이라고한다. 뉴런을 층층이 쌓은 모델에 데이터를 전파시키고 : 순전파 그 예측과 정답의 차이를 역전파시켜 피드백하고 수정하는 과정을 통해 학습니다. 딥러닝에서 딥이란 신경망의 층이 많아 모델의 학습과정이 깇다는 의미. 은닉층의 수가 많을 때 깊다고 한다. - 예측하는 값이 연속 값이면 회귀, 이산 값이면 분류 - 머신러닝의 학습 종류 -지도 : 데이터에 라벨이 있다 -비지도 : 데이터에 라벨이 없다 -반지도 -강화학습 (모델의 선택에 따라 보상 혹은 벌점) >> 신경망기초 데이터를 활용해 모델을 만들고, 모델을 활용해 새로운 데이터를 예측해보자. ..

https://mcode.co.kr/video/list?viewMode=view&idx=19 메타코드M 무료 데이터/코딩 온라인 교육 플랫폼 SKY + 대기업 현직자분들이 무료로 강의를 진행해주시고, 수료증까지 발급 가능한 플랫폼입니다. mcode.co.kr AL : 인공지능 : 인간 지능 인공적 구현 ML : 기계학습 : 데이터 기반 학습 : decision rule 만듬. 요즘 기계학습 : 데이터와 결과를 넣음 . 학습방법을 만들어줌 . 결과를 얻음 ::: 새로운 질문에 대응가능 DL : 딥러닝 = 심층학습 : 인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 정보를 처리 : 여러 비선형 변환기법 활용 기계학습 알고리즘을 고도화 시킨 것 강화학습은 뭐지? - 기본 개념 1 Calculus Linear Alge..

1.유니티 패키지매니져 2. 카메라에 포스트프로세싱 추가 3. new FOG 포그는 다른곳에서 https://learn.unity.com/tutorial/post-processing-effects-deferred-fog# fog

유니티 설정 1. 스위치 빌드 세팅 2. 플레이어 세팅 (데스크탑에서 오큘러스 ***) 데스크탑 오큘러스 앱 (사이트에서 다운로드) 설정 1. 핸드폰 oculus 앱 : 계정 설정 개발자 사용 (이 부분은 안했는데 넘어감) 오큘러스 VR 헤드셋 설정 1. 로그인 (스위치 어카운트 혹은 설정에서 어카운트 검색해서 새로운 어카운트 추가) 2.air link 설정 3. pairing (페어링 코드) 데스크탑 앱과 연결시킨다 4. 설정에서 air link 데스크탑 선택하고 launch 흰 그리드 뜨면 성공 유니티에서 프리팹 추가 플레이 누르면 끝 !