https://d2l.ai/chapter_preliminaries/index.html
To prepare for your dive into deep learning, you will need a few survival skills: (i) techniques for storing and manipulating data; (ii) libraries for ingesting and preprocessing data from a variety of sources; (iii) knowledge of the basic linear algebraic operations that we apply to high-dimensional data elements; (iv) just enough calculus to determine which direction to adjust each parameter in order to decrease the loss function; (v) the ability to automatically compute derivatives so that you can forget much of the calculus you just learned; (vi) some basic fluency in probability, our primary language for reasoning under uncertainty; and (vii) some aptitude for finding answers in the official documentation when you get stuck.
딥 러닝에 대한 다이빙을 준비하려면 몇 가지 생존 기술이 필요합니다: (i) 데이터 저장 및 조작 기술; (ii) 다양한 소스의 데이터를 수집하고 전처리하기 위한 라이브러리 (iii) 고차원 데이터 요소에 적용하는 기본 선형 대수 연산에 대한 지식; (iv) 손실 함수를 감소시키기 위해 각 매개변수를 조정할 방향을 결정하기에 충분한 미적분학; (v) 방금 배운 미적분학의 대부분을 잊어버릴 수 있도록 도함수를 자동으로 계산하는 기능; (vi) 불확실성 하에서 추론을 위한 기본 언어인 확률에 대한 기본적인 유창성; (vii) 막혔을 때 공식 문서에서 답변을 찾는 적성이 있습니다.
In short, this chapter provides a rapid introduction to the basics that you will need to follow most of the technical content in this book.
간단히 말해서, 이 장에서는 이 책에 있는 대부분의 기술 내용을 수행하는 데 필요한 기본 사항에 대한 빠른 소개를 제공합니다.
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