AI를 위한 함수 고급 ③ — 함수 근사·표현력 한눈에 | DAKER 학습

고급 · 약 130분

신경망의 깊이와 너비, 비선형 함수가 표현할 수 있는 함수의 범위에 어떤 영향을 주는지 살펴봅니다. 함수를 원하는 만큼 가깝게 근사할 수 있다는 것과 실제 학습에 성공하거나 새로운 데이터에서 잘 예측하는 것의 차이를 이해합니다.

커리큘럼

• 핵심 개념 지도
• 퀴즈 — 핵심 개념 지도
• 근사·최적화·일반화
• 퀴즈 — 근사·최적화·일반화
• 깊이·너비·비선형
• 퀴즈 — 깊이·너비·비선형
• 미니 랩: 표현력 한 장 요약
• 퀴즈 — 미니 랩: 표현력 한 장 요약
• 단어 사전
• 퀴즈 — 단어 사전
• 플래시카드
• 실습: 큰 모델의 성능 진단 여섯 문장