로봇이 아닙니다.

Lecture 4 review 이전 Lecture 3 에서는 Gradient desent를 푸는 방법으로 $Numerical$와 $Analytic$적인 방법이 있다고 했다. $Numerical\ Gradient$ 방법은 수치계산적 방법이며 아래수식을 통해 값을 구한다. 이와 같은 방법은 느리고(Slow), 근사치(Approximate)를 나타내지만 쉽게 사용할수있다(Easy to Write)는 특징이 있다. $Analytic\ Gradient$방법은 일반적은 우리가 손을 푸는 미분을 이용한 방식으로 $f = x^2 \rightarrow df/dt = 2x$ 로 변환하여 값을 구한다. 이는 빠르고(Fast), 정확한값(exact)을 가지만, 에러를 발생시킬수 있다(Error-Prone)는 특징을 가진다. ..