머신러닝과 관련된 책을 몇권을 보았지만 조금 더 깊고, 수준을 높이고자 하시느 분들에게 적극 추천합니다.
특히 편미분 등 수학적으로 조금 더 접근하려고 하신다면 꼭 봐야합니다.
너무나 쉽게? 잘 설명을 해놓았습니다.
활성화 함수를 왜 시그모이드 함수를 사용하는지?
오차 함수가 왜 크로스 엔트로피 함수인지?
이론적으로는 오차 함수의 최소값을 구하기 위해 Gradient Descent Algorithm을 사용하는데,
실제 코딩에서는 Stochastic Gradient Descent Algorithm을 사용하는 이유
그리고 epcch를 사용하는 이유 등이 잘 소개되어 있습니다.
머신러닝 지식을 한단계 업그레이드 시키고 싶으시다면 한번 보시길 권해드립니다.
