[ML] 기계학습에 필요한 수학 기초 지식

 

(2022.03.25)

기계학습 수업 들으면서 정리하기 2탄

Lecture2_ML 내용 정리 -1

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간단하게 알아둘 수학 기호, 표기법들

 

 

머신러닝은 데이터(특징값을 원소로 하는)를 입력으로 제공, 컴퓨터에게 분류/판단/행위를 하게 함.

다수의 원소를 가지는 데이터를 다뤄야 함 --> 벡터 데이터

머신러닝 모델에 데이터가 제공되면, 다양한 변화과정을 겪음 --> 벡터에 행렬을 곱하는 일

---> 벡터와 행렬을 다룸 ----> 선형대수

 

 

 

벡터 핵심 정리

 

+) 두 행렬 A와 B를 곱할 때, A의 열의 개수==B의 행의 개수이어야함.

 

 

 

머신러닝에서 사용되는 여러 기법에서 가장 중요한 것은 미분이다.

미분: 순간 변화량을 구하는 것 --> 독립 변수값의 변화량에 대한 함수값 변화량 비의 극한

편미분: 둘 이상의 변수를 가지는 함수 f를 각각의 변수에 대해 독립적으로 미분하는 것 --> 다차원 공간에서 정의되는 목적함수의 최적해를 찾기 위함.