입력과 출력
구현 조건
제공 함수 · 이전 단계에서 만든 도구
검증된 이전 단계 함수가 준비되어 있습니다. 필요한 함수를 import해서 사용하거나 직접 구현해도 됩니다. 이전 문제를 풀지 않았어도 사용할 수 있습니다.
참고 풀이 보기
먼저 구현한 뒤 비교해 보세요. 참고 풀이를 읽어도 통과 표시는 바뀌지 않습니다.
READ IT. BUILD IT. UNDERSTAND IT.
읽었던 수식을, 내 코드로.
경사하강법부터 벡터, 전처리, 신경망까지. 코스를 골라 직접 구현해 보세요.
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solution.pyPython · NumPy 지원
자동완성 Ctrl+Space · 들여쓰기 Tab · 실행 Ctrl+Enter / ⌘+Enter · NumPy 배열 반환 가능
테스트 결과
실행 전코드를 작성하고 실행하면 각 테스트의 기대값과 실제 결과를 비교합니다.
EXPLORE THE IDEA
학습률을 바꾸면, 어디로 갈까요?
L(w)=(w-1)^2에서 w=4로 시작합니다. 학습률과 반복 횟수를 바꿔 보세요. 작은 보폭으로 접근하거나, 최솟값을 넘나들거나, 아예 멀어질 수도 있습니다.
개념을 살펴보는 별도 실험입니다. 제출한 Python 코드의 실행 결과는 아닙니다.
마지막 w · 목표 1
마지막 loss · 목표 0
코스 구성에 참고한 자료
주제 구성은 NeetCode ML과 TensorTonic Cracking ML을 참고했습니다. 문제 설명·코드·테스트는 이 실습장용으로 작성했습니다.
MSE와 gradient 공식: Google ML Crash Course. 각 문제에는 관련된 내 노트도 연결되어 있습니다.