체크포인트 질문 중 교차 엔트로피가 왜 필요한지는 수식 없이 직관적으로만 이해한 것 같아요. 이 정도로도 괜찮은 건가요
체크포인트 셀 좋네요. 이런 셀프체크 할수있는 부분이 더 있으면 좋겠어요
체크포인트 2번이 아직 헷갈려요
체크포인트 답: 1-오차(잔차), 2-미분 불가능, 3-기울기 방향. 이 정도 정리되면 충분하지않나 싶어요
손실 함수랑 경사 하강법이 추천 시스템이나 번역에도 쓰인다는 건 이해했는데요. 마케팅 데이터 분석 같은 쪽에도 이런 방식이 쓰이는 건가요? 전공이랑 연결해서 생각하려니까
실무 사례 연결이 도움됩니다
손실 함수랑 경사 하강법까지 배우고 나니까 레슨 1에서 ML 설명하던 게 이제야 실감이 나네요. 개념이 역방향으로 이해되는 느낌
수식 보는 게 제일 어려운 부분인데, 손으로 따라 계산하는 예시가 있어서 그나마 따라갈수 있었어요. 근데 이 계산 원리를 꼭 깊게 이해해야 딥러닝을 쓸 수 있는 건가요? 대략적으로만 알아도 되는 건지 궁금해요
1회 스텝 수치 예시 덕에 수식이 드디어 실체화됐는데, 학습률 0.01로 고정하는데 이 값이 어디서온건지 설명이 없는 것 같더라고요. 임의로 정한 건가요?
크로스 엔트로피가 확률 1에서 0으로 수렴하는 건 맞는데, log(0) 방지를 위해 내부적으로 클리핑 처리를 하는지 궁금하더라고요
손실 함수 종류가 이렇게 여러 개인지 몰랐는데요. 분류 문제에는 크로스 엔트로피를 쓴다는 건 알겠는데, 이 선택이 결과에 얼마나 영향을 미치는 건가요? 기본값 그냥 써도 되는 건지