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해당 일일리포트에서는 네이버 커넥트에서 진행하는 '부스트캠프 AI Tech 3기'에서 배운 내용을 다루고 있습니다. 저작권 이슈 때문에 관련 자료를 올릴 수는 없기에 핵심 이론과 코드를 요약해서 올리고 있기에 내용이 부족할 수 있습니다. ▶ Today I Learned (핵심 요약 정리) 1. DL Introduction Articial Inteligence(mimic human Inteligence) > Machine Learning (Data-Driven Approach) > Deep Learning(NN) - Key Components of Deep Learning: 논문을 볼 때 이 4가지에 집중해서 보면, 논문을 좀 더 이해하기 쉽다. The data that the model can learn..

해당 일일리포트에서는 네이버 커넥트에서 진행하는 '부스트캠프 AI Tech 3기'에서 배운 내용을 다루고 있습니다. 저작권 이슈 때문에 관련 자료를 올릴 수 없어, 핵심 이론과 코드 위주로 정리하고 있기에 내용이 부족할 수 있습니다. ▶ Today I Learned (핵심 요약 정리)BayrsianStatistic (베이즈 통계학 기초)조건부 확률: 베이즈 통계학을 이해하기 위해서는 조건부 확률의 개념을 우선적으로 이해해야 한다. 조건부 확률은 사건 B가 일어난 상황에서, 사건 A가 일어날 확률이다.$$P(A\cap B) = P(B)P(A|B)$$베이즈 정리: 베이즈 정리는 조건부 확률을 이용하여, $A$라는 새로운 정보가 주어졌을 때 $P(B)$로부터 $P(B|A)$를 계산하는 방법을 제공한다.$$P(..