선형과 비선형의 차이 (머신러닝, 딥러닝)

[@고양2-v6s]

수치해석 공부하다가 왔습니다. 책에 있는 선형 비선형을 설명으로만 봐선 몰랐는데 이렇게 보니 확 와닿네요. 정말 감사합니다.

[@오형석-q1k]

진짜 지리네요 짱입니다. 감사합니다.

[@jsong7408]

찰떡같은 설명 감사합니다. 공부하다 이해안되서 영상 찾으면 항상 허민석님 강의가 뜨네요

[@Ygcgoddess]

저도요.. ㅋ 민석님 사랑해요..❤️

[@김영동-e8h]

좋은 강의 감사합니다

[@elliekongnamul]

좋은 동영상 정말 감사드립니다. 그럼 y= asinx +b 도 선형이지만, y = sin(ax) + b는 비선형이라고 생각하면 될까요? 이렇게 정의된 선형/비선형 모델이 최소자승 문제를 논할 때의 선형/비선형 정의하고 같나요?

[@koreabigname]

잘 들었습니다. 감사합니다.

[@myWorkIsDone]

최근에 ai에 관심을 가지게 되면서 공부하고 있는 사람입니다.
좋은 강의 감사드립니다.
질문이 하나있는데 함수를 그래프로 나타냈을때 수렴하게되면 비선형 발산하게되면 선형이라고 생각해도 될까요?

[@oxoxx2]

항상 헷갈리던 개념이었는데 덕분에 이해가 잘 되었습니다! 감사합니다.

[@젊은유월-p3n]

정말 충격이네요... 선형의 의미를 다시한번 느끼게 해 주네요...

[@appreciate7137]

선형대수에서 나오는 일차결합 개념이기도 하답니다~

[@sooxyz123]

일변수나 이변수 함수의 선형의 정의부터 이야기 하고, 다음에 지금 같은 예시를 준다면 좀더 확실한 믿음이 생길것 같습니다. 앞 강의에 언급이 돼 있다면 죄종합니다.

[@shl8003]

추..충격입니다... 저 직선 아닌것도 선형 모델이군요^^감사합니다

[@jeju3267]

비선형 모델은 그래프로 못그리나요?

[@TheEasyoung]

그릴 수 있어요. Sigmoid, relu, tanh 등 활성화함수들이 그 예입니다. 비선형함수인 활성화함수가 각 레이어에 없다면 이론적으로 아무리 많은 레이어가 있는 딥러닝 모델도 한개의 레이어인 딥러닝 모델로 구현 가능합니다.

[@TheBananakick]

와우 감사합니다

[@진우-p1j]

고1인데 이해가 되다니

[@deus5682]

[선형] 발음을 [서녕]이라고 하셔야 하는데 계속 [성형]이라고 하시네요;; 내용 상의 차이는 없지만 들을때 약간 멈칫멈칫 하게됩니다 그것만 제외하곤 좋은 강의였습니다