Fundamentals 검색 결과
52 개의 검색 결과가 있습니다.
Fundamentals/AI Fundamentals

[기초 수학] Statistics Fundamentals (2)

통계학은 인공지능과 겹치는 부분이 매우 많고, 쉬운 개념도 잊기 쉽다. 매우 기초적인 지식은 알고 있다고 가정하고, 머신러닝을 수행하기 위한 내용을 공부해보자. 학부 과정에서 배운 확률과 통계, 데이터마이닝 내용과 책 'Mathematics for Machine Learning'을 참고했다. 목차 3. Random Variable (확률 변수) 변수는 변할 수 있는 값이며, 방정식 등에서 우리가 특정 값을 할당하여 해를 구할 수 있다. 확률 변수도 이와 비슷한 개념으로, 변할 수 있는 여려 값을 갖지만, 해를 구하지는 않는다는 점이 다르다. 오히려 표본 공간 \(S\)의 특정 값을 입력 받아 \(X(s)\)에 포함되는 특정 '확률'을 출력하는 함수이다. (평소 '변수'의 개념에 대한 착각을 버려야 한다!..

2022. 5. 18. 12:30
Fundamentals/AI Fundamentals

[기초 수학] Statistics Fundamentals (1)

통계학은 인공지능과 겹치는 부분이 매우 많고, 쉬운 개념도 잊기 쉽다. 매우 기초적인 지식은 알고 있다고 가정하고, 머신러닝을 수행하기 위한 내용을 공부해보자. 학부 과정에서 배운 확률과 통계, 데이터마이닝 내용과 책 'Mathematics for Machine Learning'을 참고했다. 목차 1. Statistics 통계학이란 자료(data)에 근거하고, 불확실성에 대비한 합리적 의사결정을 위한 학문이다. 특히 빅데이터, 머신러닝, 딥러닝과 관련이 많다. 확률과 통계라는 과목에서 다루는 내용의 범위는 '자료(data) 수집 → 모형(model) 설정 → 추정(Prediction) → 검정(test)' 까지이다. 통계학은 크게 두 가지로 분류된다. Descriptive Statistics (기술 통계..

2022. 5. 18. 05:53
Fundamentals/AI Fundamentals

[기초 수학] Multivariable Calculus (3)

다변수 미적분은 인공지능에서 수없이 사용되는, 필수적인 기초 수학 개념이다. 'Khan Academy'의 'Multivariable Calculus' 유튜브를 보고 내용을 정리해 둔다. 너무 기초적인 내용은 배제하고, 잊고 있었던 개념 위주로 정리할 예정이다. https://www.youtube.com/watch?v=TrcCbdWwCBc&list=PLSQl0a2vh4HC5feHa6Rc5c0wbRTx56nF7 7. Multivariable Maxima and Minima 이 부분은 인공지능, 머신러닝에서 매우 중요하다. 머신러닝의 주요 목표는 cost function을 세워 그것을 최소화하도록 하는 것이다. 기계가 어떤 것을 예측했는데, 그것이 실제와 얼마나 다른지를 cost function으로 두어 그 ..

2022. 5. 17. 16:57
Fundamentals/AI Fundamentals

[기초 수학] Multivariable Calculus (2)

다변수 미적분은 인공지능에서 수없이 사용되는, 필수적인 기초 수학 개념이다. 'Khan Academy'의 'Multivariable Calculus' 유튜브를 보고 내용을 정리해 둔다. 너무 기초적인 내용은 배제하고, 잊고 있었던 개념 위주로 정리할 예정이다. https://www.youtube.com/watch?v=TrcCbdWwCBc&list=PLSQl0a2vh4HC5feHa6Rc5c0wbRTx56nF7 목차 4. Multivariable Chain Rule 다변수 함수의 미분에서 chain rule을 어떻게 적용하는지는 chain rule에 대한 개념과 편미분에 대한 개념을 알고 있다면 간단하다. x, y 변수에 대한 스칼라 함수 f가 존재하고, x와 y는 각각 매개변수 t에 대한 함수라 하자. 이..

2022. 5. 17. 12:54
Fundamentals/AI Fundamentals

[기초수학] Multivariable Calculus (1)

다변수 미적분은 인공지능에서 수없이 사용되는, 필수적인 기초 수학 개념이다. 'Khan Academy'의 'Multivariable Calculus' 유튜브를 보고 내용을 정리해 둔다. 너무 기초적인 내용은 배제하고, 잊고 있었던 개념 위주로 정리할 예정이다. https://www.youtube.com/watch?v=TrcCbdWwCBc&list=PLSQl0a2vh4HC5feHa6Rc5c0wbRTx56nF7 목차 1. Contour Plots Contour Plot은 \(f(x, y) = z \) 3차원 그래프를 2차원에 표현할 수 있는 방법 중 하나이다. 한글로 '등치선도'라고 하고, 지도에서 산을 나타낼 때 사용하는 '등고선'을 떠올리면 쉽다. 그래프를 z=-2, z=-1, z=0, z=1, z=2,..

2022. 5. 17. 11:12
Fundamentals/AI Fundamentals

인공지능을 위한 선형대수 정리 (4)

인공지능을 위해 필요한 선형대수 내용을 간단하게 정리해보고자 한다. 4년간 배운 내용과 다른 블로그, 유튜브 등 여러 곳에서 조금씩 참고하여 정리했다. 전체적인 흐름은 유명한 '3Blue1Brown' 유튜브 채널의 선형대수 부분을 따랐다. 벡터 합, 벡터와 스칼라 곱, 행렬 합, 행렬 곱 등 기초적인 내용은 제외하고, 중요하면서도 외워둬야 할 것들 위주로 정리할 것이다. 목차 7. Change of Basis 이제까지 xy좌표계(standard coordinate)에서의 기저 벡터 \(\hat{i}\), \(\hat{j}\), (또는 3차원인 경우 \(\hat{k}\)까지) 들을 기준으로 여러 개념을 살펴보았다. 하지만 벡터공간 내에서는 다른 기저 벡터의 집합을 사용하여 같은 벡터를 나타낼 수 있다. 2..

2022. 5. 16. 23:42