Fintecuriosity

이번 글의 내용은 고려대학교 컴퓨터공학과 김승룡 교수님과 산업경영공학과 정태수 교수님의 강의 정리 및 참조하였음을 먼저 밝힙니다. (다른 참조한 논문과 자료들은 아래에 기재되어 있습니다.) 혹시 제가 잘못 알고 있는 점이나 보완할 점 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. ◎ Probability in Machine Learning - Probability is the study of uncertainty - Probability(확률론)은 불확실성에 대해 공부하는 분야입니다. - Probability is at the heart of machine learning algorithms - 머신러닝 알고리즘에서 핵심은 확률론입니다. - Most machine learning methods involves..

이번 글의 내용은 고려대학교 컴퓨터공학과 김승룡 교수님과 산업경영공학과 정태수 교수님의 강의 정리 및 참조 하였음을 먼저 밝힙니다. (다른 참조한 논문과 자료들은 아래에 기재되어 있습니다.) 혹시 제가 잘못 알고 있는 점이나 보완할 점 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. ◎ Eigendecomposition - decomposition of functions or numbers can tell us a lot about their properties - 숫자나 함수를 분해한 것은 그것들의 속성에 대해서 많은 것을 말해줍니다. - integers into prime factors: 12 = 2*2*3 - 정수를 소인수 분해하는 case가 있습니다. 12=2*2*3 - multiple of 12 wil..

이번 글의 내용은 고려대학교 컴퓨터공학과 김승룡 교수님의 강의를 정리 및 참조 하였음을 먼저 밝힙니다. (다른 참조한 논문과 자료들은 아래에 기재되어 있습니다.) 혹시 제가 잘못 알고 있는 점이나 보완할 점 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. ◎ 항등, 단위행렬 (Identity Matrix) - 항등행렬은 행렬안에 1값이 대각선으로 위치해있습니다. - 항등행렬은 행렬의 크기가 달라져도 사진에 보는 것 처럼 consist하게 1이 대각선으로 나란히 존재합니다. - 행렬 곱셈은 행렬 덧셈을 하는 것보다 계산에 잇어 훨씬 어렵습니다. - 위의 식에서 행렬의 차원이 올라가면 올라갈수록 좌변을 계산하는 것이 우변보다 더 힘듭니다. ◎ 선형 방정식 (Linear equation) - 위와 같은 선형방정식들은..

이번 글의 내용은 고려대학교 컴퓨터공학과 김승룡 교수님의 강의를 정리 및 참조 하였음을 먼저 밝힙니다. (다른 참조한 논문과 자료들은 아래에 기재되어 있습니다.) 혹시 제가 잘못 알고 있는 점이나 보완할 점 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. ◎ 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network) - CNN은 딥러닝에서 fundamental한 요소입니다. - CNN(합성곱 신경망)은 Tensor들로 이루어져 있습니다. - CNN 모델 중 유명한 모델은 VGG Net (ICLR 2016)과 Res Net (CVPR 2016, Best paper award)이 있습니다. A) VGG Net - Image는 tensor로 이루어져 있는데, VGG net은 224*224 차원* 3 cha..

이번 글의 내용은 고려대학교 컴퓨터공학과 김승룡 교수님의 강의를 정리 및 참조 하였음을 먼저 밝힙니다. (다른 참조한 논문과 자료들은 아래에 기재되어 있습니다.) 혹시 제가 잘못 알고 있는 점이나 보완할 점 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. 먼저 선형대수와 확률론에 대해서 배우기전에 저는 이런 생각을 했습니다. 그냥 코딩만 할 줄 알고 라이브러리만 잘 가져와서 필요한 기능만 잘쓰면 머신러닝 알고리즘을 잘쓸 수 있지 않을까? 굳이 수학을 다시 배우는 것이 시간적인 측면에서 효율적일까? 위 2가지 생각은 제 주관적 생각이므로 무시하셔도 무방합니다. 그러면 왜 머신러닝을 하는데 있어서 선형대수를 배워야 할까요? (아래에 https://opentutorials.org/에서 머신러닝에서 선형대수가 하는 역..