교재링크(광고 아님): https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B6703128448
이번 섹션은 '인공지능을 위한 수학' 교재에서 공부한 내용들과 모두 중복되므로, 키워드와 링크를 통해 정리한다.
미분의 정의
극한과 극한을 이용한 도함수 도출에 대한 링크로 대체
2장 미분(1절:극한) - 기본편 - 인공지능을 위한 수학
교재링크(광고 아님): freelec.co.kr/book/인공지능을-위한-수학/ 2-1 극한 수렴(convergent) : 함수의 출력이 특정 값에 가까워 지는 상태 (형용사인게 중요) ※ 발산(divergent) : 수렴의 반대 상태. 양/음의..
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2장 미분(2절:미분의 기초) - 기본편 - 인공지능을 위한 수학
교재링크(광고 아님): freelec.co.kr/book/인공지능을-위한-수학/ 2-1 미분의 기초 미분(derivative) : 어떤 함수의 입력의 순간변화량에 대한 출력의 순간변화량의 비율을 도출하는 함수. 다 무시하고 더
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미분의 성질
합의 법칙(sum rule)과 상수배 법칙에 대한 내용. 아래 링크에서 '상미분' 부분의 내용과 동일
2장 미분(3절:상미분과 편미분) - 기본편 - 인공지능을 위한 수학
교재링크(광고 아님): freelec.co.kr/book/인공지능을-위한-수학/ 2-3 상미분과 편미분 상미분(ordinary derivative) : 변수가 하나인 함수의 미분 상미분의 몇가지 공식 예 $$ y = x^r \text{ 일 때 } \frac{dy}..
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분수 함수와 시그모이드 함수의 미분
분수 함수의 미분은 실상 연쇄법칙과 합법칙, 곱법칙 등을 선행학습해야 이해가 쉽다. 이 교재에서는 공식만 먼저 소개를 했는데, 연쇄법칙을 먼저 설명하면 부드럽게 이해되지 않았을까 싶다. 시그모이드 함수의 미분도 마찬가지인데(분수 함수이므로), 아래 링크를 보면 연쇄법칙을 이용하는 것을 알 수 있다.
2장 미분(7절:특수 함수의 미분) - 기본편 - 인공지능을 위한 수학
교재링크(광고 아님): freelec.co.kr/book/인공지능을-위한-수학/ 시그모이드 함수(sigmoid function) 우선 함수의 설명은 아래 포스트를 참조 1장 기초 수학(8~10절) - 기본편 - 인공지능을 위한 수학 교재링
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최솟값의 필요조건
본 내용은 '인공지능을 위한 수학' 교재에서 아래 링크에 나온 섹션과 동일한 내용인데, 당시에는 별로 중요해 보이지 않아 스킵했었다. 나중에 실제 인공지능에 응용할 때 중요한 내용임을 알게 되었는데, 공부 내용 정리하기도 영 힘들고(그래프 그리고, 표 만들고... 좀 많이 어렵다.) 해서 이번에도 스킵.
2장 미분(4~5절) - 기본편 - 인공지능을 위한 수학
2-4절은 그래프 그리기이고, 2-5절은 함수의 최댓값과 최솟값인데, 쉬운 내용이고 당장 필요치 않은 듯 하여 TBD로 놓겠다.
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