[패캠환급반] 딥러닝 인강 100% 환급 패스트캠퍼스 챌린지 14일차

2021. 09. 19 일요일 14일차

 

3-1-2 What's Linear Regression? 2

 

 

저번 Regression 강의에서 뒤에 안 끝난 부분이 있어서 '음.. 혼자 공부하라는건가' 라고 생각하고 넘겼는데 뒤에 남은 부분을 오늘 해주셨다. 저번 강의와 이어서 들으라는 뜻이 이 뜻이구나.. 하며 열심히 들었다.

 

Linear 모델의 수식은 항상 θ의 전치행렬(transpose)와 x의 곱으로 나온다. 그냥 y가 x에 대한 식으로 나타나야하고, x에 대한 계수를 모르는 거니까 그런거라고 이해하고 있었는데, 이번 강의를 통해 좀 더 깊게 이해할 수 있었다.

θ를 그냥 넣어준 것이 아니라 간편한 연산을 위해 넣어준 파라미터였다! 쓰고보니 비슷비슷한 것 같지만, 예전에는 말로 정리할 수 없었다면, 이제는 말로 정리해서 쓸 수 있게 되었다. 어렴풋하게 아는 것과 글로써 정리할 수 있게 된 것의 차이랄까. 작지만 큰 차이다. 오늘도 뭔가 배운 느낌!

 

그리고 y 를 x에 대한 식으로 나타낸 것을 predictor라고 부르는데, 딥러닝에서는 이 predictor에 매우 많은 input(x)가 들어간다. 강의에서는 편의상 input이라고 해주셨지만, feature의 개수라고 생각하면 될 것이다.

이번 강의에서는 이 feature의 값이 많고, 그 각각에 대한 파라미터 θ를 구하고, predictor를 data에 더 fit하게 맞춰가는 과정인 loss와 cost function에 대해서는 예고편만 들려주셨다.

재밌게 설명해주셔서 내일이 기대된다. 

(기대는 되지만 듣지 않는 못난 랜선 제자..)

 

▼패캠 강의 리스트▼

https://bit.ly/37BpXiC

 

*본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.*

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