미적분 세특 머신러닝과 통계까지: 고등학생을 위한 세특 활동 가이드(실생활 기반)

[목차] 1. 기울기 하강법: 머신러닝의 핵심 2. 확률분포와 기대값: 통계의 기초 3. 선형회귀분석: 관계의 수학적 모델링 4. 로지스틱 회귀분석: 분류 문제의 해결 5. 신경망 학습: 딥러닝의 기초 미적분의 세계에서 머신러닝과 통계까지 고등학생을 위한 세특 활동에서 미적분과 데이터 과학의 결합을 탐구합니다. 이글에서는 기울기 하강법, 확률분포, 선형 및 로지스틱 회귀분석, 신경망 학습 등을 다루며, 이론에서 실습까지 미적분의 다양한 응용을 소개합니다. 서론 미적분과 데이터 과학의 만남 수학과 데이터 과학의 교차점: 미적분은 데이터 과학, 특히 머신러닝과 딥러닝의 근간을 이루는 핵심 수학적 도구입니다. 이러한 분야에서 미적분은 복잡한 문제를 해결하고 새로운 발견을 하는 데 필수적인 역할을 합니다. 미적분의 현대적 응용 이해: 미적분이 단순한 수학 공식을 넘어서 실제 세계의 데이터를 분석하고 예측하는 데 어떻게 사용되는지를 이해하는 것은 중요합니다. 이는 빅 데이터 시대의 핵심 기술...

원문링크 : 미적분 세특 머신러닝과 통계까지: 고등학생을 위한 세특 활동 가이드(실생활 기반)