이것저것 구글링을 하다가 프론트엔드,백엔드,데브옵스 개발자를 위한 로드맵이 있다는 것을 알게 되었습니다. 무엇을 공부할지, 무엇부터 공부할지, 그리고 내가 부족한게 무엇인지 잘 모르겠다면 이 로드맵을 한번 훑어보시는걸 추천드립니다. 로드맵을 살펴보니 들어는 봤어도 개념을 명확하게 모르는게 많더라구요 ㅠ.ㅠ 그래서 저도 로드맵을 따라 공부해보려 합니다!
저는 프론트엔드 로드맵 1/3, 백엔드 로드맵 1/3부터 공부해 나갈 예정입니다. 공부 내용은 블로그에 올리도록 하겠습니다. 같이 공부해요.:)

로드맵 링크 : https://github.com/devJang/developer-roadmap
로드맵 공부 : https://roadmap.sh/frontend/resources

딥러닝 책 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 을 공부하면서, 책에 있는 Python코드를 R로 구현하는 프로젝트를 진행하고 있습니다.

Python으로 구현한 딥러닝 함수 코드와 R로 구현한 함수 코드를 동시에 살펴 보고자 합니다.

1. 시그모이드(Sigmoid) 함수

시그모이드 함수는 활성화 함수역할을 하는 대표 함수입니다.
함수 식은 다음과 같습니다.

파이썬의 경우, Numpy의 지수함수인 exp()를 사용해서 구현합니다.

1
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def sigmoid(x):
    return 1/ (1+np.exp(-x))

손으로 쓴 숫자이미지를 판별하는 딥러닝을 R로만 구현하기 프로젝트를 1차 오픈했습니다.
앞으로 과정을 기록해 보겠습니다. 링크 공유드려요. 구경오세요 😁
링크 : https://github.com/LOPES-HUFS/DeepLearningFromForR