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7 notes · 2 sections
Deep Learning
3
Statistics
4
Deep Learning
3
폴더
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시리즈 · 3편
딥러닝 기초 시리즈
2편부터 읽기 →
2편
신경망의 기원, 퍼셉트론
2026-07-02
퍼셉트론은 다수의 입력 신호를 받아 하나의 신호를 출력하는 알고리즘으로, 신경망의 기본 단위이자 딥러닝의 기원이다
4편
데이터로부터 배우는 신경망 학습
2026-08-25
신경망 학습은 사람이 직접 데이터의 특징을 설계해야 하는 기존 머신러닝의 한계를 극복하고, 원본 데이터로부터 스스로 최적의 가중치 매개변수를 찾아내는 과정이다
6편
퍼셉트론에서 딥러닝까지
2026-07-02
신경망은 여러 층으로 이루어져 신호를 전달하며 가중치를 자동으로 학습하는 구조다
Statistics
4
폴더
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시리즈 · 3편
통계학 기초
1편
통계학 기초 개념
2026-07-09
통계 분석은 변수 간 관련성의 통계적 유의성을 확인하고, 머신러닝은 새로운 값을 예측하는 데 집중한다.
2편
기초 통계량과 스케일링
2026-07-09
큰 수의 법칙과 중심극한정리는 자주 혼동되지만 전혀 다른 개념으로, 전자는 확률값의 수렴성을, 후자는 표본 평균의 분포 형태를 설명한다.
3편
분포 변환과 행렬
2026-08-25
정규성 변환과 분산 안정화는 통계 분석의 가정을 충족시키기 위한 필수 전처리 과정이며, 로그 변환이 가장 널리 사용된다.
1편부터 읽기 →
2026-07-15
상호정보량(MI)
상호정보량(MI)은 피어슨 상관계수가 포착하지 못하는 비선형 관계까지 측정하는 정보 이론 기반 의존성 척도이다.