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미적분 실무 개념 과제: ML 최적화 현장에서 마주치는 문제들

미분, 손실 함수 최적화, 경사 하강법, 역전파 개념을 머신러닝 실무 시나리오에 적용하는 개념 과제 모음입니다. 각 문제는 실제 모델 학습 현장에서 자주 마주치는 상황을 기반으로 합니다.

손실 함수 최적화, 제곱 손실과 로그 손실의 미분, 편미분과 그래디언트의 개념, 그래디언트로 최솟값 찾기까지 머신러닝 최적화의 핵심을 정리했습니다.

머신러닝 최적화의 핵심인 미분(derivative)을 직관적으로 이해하고, 상수·다항함수·지수·로그·삼각함수의 미분 공식과 스칼라 곱·합·곱·연쇄 법칙까지 정리했습니다.