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AI_Bootcamp/기초수학 1

머신러닝을 위한 기초 선형대수학 Scalar,Vector, Matrix, Dimension

1. 머신러닝과 선형대수학의 연관성 선형대수학을 왜 배워야 하는 것일까? 먼저 머신러닝을 정의할 필요가 있다. 머신러닝 : "주어진 데이터를 분석하고 학습한 후, 새로운 결정을 내릴때 학습한 내용을 적용하는 알고리즘" 데이터를 분석 학습하는 과정은 함수(function)에 집어 넣어 처리한다. 이 함수, 연립방정식의 해를 구하는 방법을 연구한 학문이 선형대수학이다. 예를 들어 3개의 연립 방정식이 아래와 같이 주어졌을 때 위의 연립 방정식을 행렬 수식를 이용해서 표현해보면 아래와 같이 나눌 수 있다. 위의 세 행렬 수식을 통해서 아래의 하나의 수식을 만들어 낼 수 있다. 복잡하고 다양한 데이터들을 수집해서 행렬화 한 후, 함수(function)에 집어 넣어 처리하는 과정은 선형대수학의 해를 구하는 것과 ..

AI_Bootcamp/기초수학 2021.07.25
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