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[프로그래머스 인공지능스쿨] Week7-2 Deep Learning: 신경망 기초 - 수학

강의


Deep Leraning: 수학

\(\rhd\) 수학의 역할

수학은 학습모델의 목적함수를 정의하고, 이 목적함수의 최저점을 찾아주는 최적화 이론을 제공한다.

\(\rhd\) 선형대수

샘플(데이터)를 특징 벡터(feature vector)로 표현

  • 벡터의 내적

백터의 내적은 결국 두 벡터 사이의 유사도를 나타낸다.
내적의 결과가 90도보다 작으면 0보다 큰값을 가지며,
90도 이면 0, 90도 보다 크면 음수를 가진다.

신경망의 학습은 결국 벡터의 내적을 통하여 공간을 변화시킨다.

\(\rhd\) 확률과 통계

기계 학습이 처리할 데이터는 불확실한 세상에서 발생하므로, 불확실성을 다루는 확률과 통계를 잘 활용해야 함

\(\rhd\) 정보 이론

정보 이론이란 사건이 지닌 정보를 정량화 하는 것
확률이 작을 수록 많은 정보를 가지고 있음
자주 발생하는 사건보다 잘 일어나지 않는 사건의 정보량이 많음


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