코세라 머신러닝 기초수학 수료 #2

< Mathematics for Machine Learning : Multivariate Calculus >

 

코세라에서 제공하는 "Mathematics for Machine Learning" 전문과정 강좌인 선형대수(Linear Algebra), 다변수 미분(Multivariate Calculus), PCA(Principal Component Analysis) 의 중 두번째인 다변수 미분에 관한 과목을 이수하였다. 

 

앞서 글과 마찬가지로 미분에 관련된 내용이라 어렵지않게 강의를 듣고 빠르게 문제를 풀 수 있었다.

 

이 강좌에서 배우는 내용은 다음과 같다.

• Chain rule 을 이용한 편미분
• Jacobian, Hessian 매트릭스의 이용 
• 단층 뉴럴네트워크의 역전파과정 계산원리 이해
• Taylor Series 를 이용한 근사법
• Newton-Raphson과 Gradient descent 를 이용한 최소화방법  
• Lagrange multipliers 의 의미
• Linear regression 과 Non-liear regression 의 예

 

앞서 글과 마찬가지로 미분에 관련된 내용이라 어렵지않게 강의를 듣고 문제를 풀 수 있었다.