모델의 정체

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댓글

1. 
   랄로3년 전
   기계는 y = ax + b 같이 일차함수의 형태밖에 알아낼수가 없나요?
   
   y = ax^2 + bx + c 같이
   
   2차나 3차 나아가 고차로 표현해야만 하는 현상도 있잖아요...
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2. 
   처리3년 전
   자바스크립트 코드가 파이썬 코드보다 더 복잡한것 같아요.. ㅜ.ㅡ
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3. 
   Hotbrains3년 전
   완료~ 감사합니다.
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4. 
   Mark Kim3년 전
   오차는 학습 횟수를 무한대로 늘리더라도 절대로 0이 될 수 없습니다. 강의에 이용된 데이터의 독립 변수와 종속 변수의 관계가 정확하게 알 수 있는 것은 이해를 위한 것이지, 실제 데이터에서의 관계는 정확하게 나오는 경우가 매우 드물다는 것이 머신러닝으로 계산한 결과가 미세한 오차가 존재하더라도 현실에서 유의미한 이유입니다.

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5. 
   이성민3년 전
   완료!
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6. 
   jwoh3년 전
   21-03-29
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7. 
   Newbiecoder3년 전
   완료!
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8. 
   JJ Lee3년 전
   y = a*x + b 에서 답은 a=2, b=0 인가요? 사람은 학습데이터 4개만 보고도 y=2x를 뽑는데, 머신러닝은 그걸 수천번(?) 학습을 거쳐도 정확하게 안되고, 미세하게나마 오차가 있을까요?
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9. 
   바이크3년 전
   완료
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10. 
    뭄수3년 전
    완료
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11. 
    submit3년 전
    완료!!
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12. 
    손님입장3년 전
    완료
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13. 
    박지웅3년 전
    완료
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14. 
    John3년 전
    완료
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15. 
    이경오3년 전
    목소리가 좋으셔서 귀에 쏙쏙 박히네요. 강의 정말 감사합니다.
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16. 
    이민지3년 전
    완료
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17. 
    VIBOT3년 전
    ok
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18. 
    박병진3년 전
    2021.01.13 완료
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19. 
    김현우3년 전
    21.01.11 수강완료
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20. 
    해피쌤3년 전
    완료
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21. 
    김지호3년 전
    21 01 09
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22. 
    리모넨3년 전
    21.01.09 수강완료
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23. 
    김홍석3년 전
    weight와 bias를 추출해서 계산한 것과 model.predict로 나온 결과가 아주 미세하게 다르네요.
    이유가 뭘까 궁금해졌습니다.
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24. 
    소원3년 전
    아하! 가중치와 편향! 강의 잘 들었습니다!
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25. 
    라온3년 전
    y = a*x + b, 입력과 출력, 원인과 결과 , 독립변수와 종속변수, 가중치(weight)와 편향(bias)
    결론 지도학습을 통해서 이 weight와 bias값을 기계가 알아맞추도록 하는 것이다.
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26. 
    돌돌시레3년 전
    신기하고 어렵네요~!
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27. 
    코코딩3년 전
    파이썬으로 할 때는 느낌 정도로만 와닫었는데,
    js가 메인인 저에게 이렇게 콘솔로 하나하나 까까 까주듯,
    배껴 먹여주시니... 그 맛은 마치... 어렸을 적 먹었던... 부드러운 버터링을 처음 먹었을 때와 흡사해요. ㅠㅠ
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28. 
    ukmadang3년 전
    못먹어도 고 하고 있습니다! 일단 다 듣고, 역으로 에디터가 무엇인지 어떻게 쓰는지 문법이 어떻게 구성된 것인지 하나하나 공부해 보겠습니다. 완료!
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29. 
    플로우3년 전
    done
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30. 
    건형팍3년 전
    굳!!
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31. 
    녹차먹고쿠우3년 전
    완료
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32. 
    CrashOverride3년 전
    3일차 진행 중
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