1-1 기본 지식 습득 - 수학

AI, 특히 기계 학습과 딥러닝에는 수학적 기반 지식이 중요합니다. 각 분야가 어떻게 기계 학습과 딥러닝에 적용되는지 간략하게 설명해 드리겠습니다:

 

1. **선형 대수학**:

    - 대부분의 데이터는 행렬 또는 벡터 형태로 표현됩니다. 따라서 행렬 연산, 고유값, 고유벡터 등의 기본적인 선형 대수학 개념은 필수입니다.

    - 딥러닝에서는 대규모 행렬 연산이 빈번하게 이루어지므로, 효율적인 연산을 위해 선형 대수학의 지식이 필요합니다.

 

2. **미적분학**:

    - 기계 학습의 핵심 알고리즘 중 하나인 경사 하강법(Gradient Descent)은 미분을 기반으로 합니다.

    - 네트워크의 손실 함수를 최소화하기 위해 미적분학을 사용하여 파라미터를 업데이트합니다.

 

3. **확률 및 통계**:

    - 기계 학습은 데이터에서 패턴을 찾아내는 과정이므로, 데이터의 확률적 특성을 이해하는 것이 중요합니다.

    - 확률 및 통계 지식을 바탕으로, 모델의 예측에 대한 불확실성을 측정하거나 베이지안 방법론을 사용하여 모델을 훈련할 수 있습니다.

 

이러한 수학적 개념들은 기계 학습과 딥러닝의 이론적 배경을 이해하는 데 도움을 주며, 효과적인 모델링과 문제 해결 능력을 키우는 데 중요한 역할을 합니다. 따라서 이러한 수학적 지식을 탄탄히 다져두는 것은 AI 분야에서의 성공적인 경력을 위해 중요합니다.