AI/AI 수학
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추후 완성 예정.
[빠르게 정리하는 통계] Conjugate Prior와 Exponential Family추후 완성 예정.
2023.06.24 -
추후 완성 예정.
[빠르게 정리하는 최적화 이론] PCA(Principal Component Analysis)추후 완성 예정.
2023.06.24 -
MLE(Maximum Likelihood Estimation), MAPE(Maximum A Posterior Estimation) 그리고 Fully Bayesian approach에 관한 글. 추후 완성 예정.
[빠르게 정리하는 최적화 이론] MLE, MAPE 그리고 Fully BayesianMLE(Maximum Likelihood Estimation), MAPE(Maximum A Posterior Estimation) 그리고 Fully Bayesian approach에 관한 글. 추후 완성 예정.
2023.06.24 -
추후 완성 예정.
[빠르게 정리하는 최적화 이론] Lagrangian과 Convex추후 완성 예정.
2023.06.24 -
추후 완성 예장.
[빠르게 정리하는 통계] 머신러닝에서 기본으로 알아야 할 확률분포 개념추후 완성 예장.
2023.06.24 -
행렬은 선형대수에서 수를 다룰 때 자주 사용하는 형태이며, 기본적으로 AI 모델의 코드는 tensor 기반의 PyTorch로 작성하는 경우가 많아서 행렬에 관한 명확한 이해를 바탕으로 이를 자유자재로 다룰 줄 아는 능력이 중요하다. 행렬에 관한 기본적인 내용과 함께 정방행렬일 때의 역행렬과 정방행렬이 아닐 때 사용하는 pseudo 역행렬에 관해 알아보자. 행렬 (Matrix) 행렬의 정의 행렬의 정의는 다음과 같이 정의할 수 있다. 벡터(vector)를 원소로 가지는 2차원 배열 같은 차원의 벡터를 모아 나열한 것 즉, 행렬은 Vector를 원소로 가지는 2차원 list나 array이다. $$ \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & ..
[빠르게 정리하는 선형대수] 행렬(Matrix)과 역행렬, 그리고 Positive Definite행렬은 선형대수에서 수를 다룰 때 자주 사용하는 형태이며, 기본적으로 AI 모델의 코드는 tensor 기반의 PyTorch로 작성하는 경우가 많아서 행렬에 관한 명확한 이해를 바탕으로 이를 자유자재로 다룰 줄 아는 능력이 중요하다. 행렬에 관한 기본적인 내용과 함께 정방행렬일 때의 역행렬과 정방행렬이 아닐 때 사용하는 pseudo 역행렬에 관해 알아보자. 행렬 (Matrix) 행렬의 정의 행렬의 정의는 다음과 같이 정의할 수 있다. 벡터(vector)를 원소로 가지는 2차원 배열 같은 차원의 벡터를 모아 나열한 것 즉, 행렬은 Vector를 원소로 가지는 2차원 list나 array이다. $$ \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & ..
2023.03.25 -
AI에서 주로 사용하는 기본적인 자료구조인 vector에 관해 알아보고, vector를 이해하는 데 필요한 norm, inner product, orthogonal 등 여러 개념을 살펴보고자 한다. 벡터(Vector)의 정의 벡터는 다음과 같이 다양하게 정의할 수 있다. 크기(길이)와 방향을 가지는 직선 벡터 공간(Vector Space)을 이루는 원소 공간에서의 한 점 원점으로부터의 상대적 위치 수를 원소로 가지는 리스트 또는 배열 종합하면 벡터는 수를 원소로 가지는 list 또는 array를 의미하며, $n$차원 공간에서의 한 점을 의미한다. 이 때 점은 원점으로부터의 상대적 위치를 의미한다. numpy에서는 보통 행벡터로 값을 처리한다. Vector의 element는 $[x_1, x_2, ..., ..
[빠르게 정리하는 선형대수] 벡터(Vector)의 정의와 Inner Product(내적) 정리AI에서 주로 사용하는 기본적인 자료구조인 vector에 관해 알아보고, vector를 이해하는 데 필요한 norm, inner product, orthogonal 등 여러 개념을 살펴보고자 한다. 벡터(Vector)의 정의 벡터는 다음과 같이 다양하게 정의할 수 있다. 크기(길이)와 방향을 가지는 직선 벡터 공간(Vector Space)을 이루는 원소 공간에서의 한 점 원점으로부터의 상대적 위치 수를 원소로 가지는 리스트 또는 배열 종합하면 벡터는 수를 원소로 가지는 list 또는 array를 의미하며, $n$차원 공간에서의 한 점을 의미한다. 이 때 점은 원점으로부터의 상대적 위치를 의미한다. numpy에서는 보통 행벡터로 값을 처리한다. Vector의 element는 $[x_1, x_2, ..., ..
2023.03.25 -
Eigenvalue와 Eigenvector 선형대수학을 공부할 때 가장 중요하면서도 기초가 되는 내용 중 하나이며, 실제로 AI에서 자주 등장하는 개념이기도 하다. 기본이지만 그만큼 여러 번 짚고 가도 부족할 정도로 강조되므로 이를 간략한 글로 정리할 필요성이 있다고 느꼈다. 빠르게 내용을 복습하면서 필요할 때 가져다 사용할 수 있도록 하자. Eigenvalue와 Eigenvector 정의 먼저 알아두어야 할 점은 특이값 분해와는 달리 반드시 square matrix(정방행렬)에 관해서만 적용되는 개념이다. Let $A$ be a $n \times n$ matrix. ($A \in \mathbb{R}^{n \times n}$) A nonzero vector $x$ in $\in \mathbb{R}^n$ ..
[빠르게 정리하는 선형대수] Eigenvalue와 EigenvectorEigenvalue와 Eigenvector 선형대수학을 공부할 때 가장 중요하면서도 기초가 되는 내용 중 하나이며, 실제로 AI에서 자주 등장하는 개념이기도 하다. 기본이지만 그만큼 여러 번 짚고 가도 부족할 정도로 강조되므로 이를 간략한 글로 정리할 필요성이 있다고 느꼈다. 빠르게 내용을 복습하면서 필요할 때 가져다 사용할 수 있도록 하자. Eigenvalue와 Eigenvector 정의 먼저 알아두어야 할 점은 특이값 분해와는 달리 반드시 square matrix(정방행렬)에 관해서만 적용되는 개념이다. Let $A$ be a $n \times n$ matrix. ($A \in \mathbb{R}^{n \times n}$) A nonzero vector $x$ in $\in \mathbb{R}^n$ ..
2023.02.21