데이터 과학

인공지능을 공부하다 보면 많은 수학이론들이 나오고 이를 이해하지 못하면 인공지능의 본질을 이해할 수 없다는 것을 알 수 있습니다. 인공지능뿐만 아니라 컴퓨터 알고리즘도 수학이론들을 기반으로 만들어진 학문입니다.  특히, 인공신경망을 기반으로 작성되는 옵티마이저를 적용하는 CNN이나 RNN에서 수학이론을 이해하지 못하면 알고리즘의 전체적인 내용을 이해하기 어렵습니다.  그렇기에 처음부터 쉬운 내용으로 인공신경망에서 사용되는 알고리즘을 이해하는 것이 중요합니다.   - 인공신경망에서 사용되는 수학 이 챕터에서 보면 인공신경망에서 사용되는 수학이론에 대한 내용이 있습니다. 행렬과 함수, 선형 방정식과 미분에 대한 내용이 있습니다. 이를 이해하면 간단하고 오래된 오류역전파 이론을 이해할 수 있습니다.  오류역전..

행렬은 수학적인 개념으로, 숫자들을 표로 나열한 것입니다. 이러한 표를 이용하여 연립방정식의 풀이, 회전 변환, 선형 변환 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 행렬은 행과 열로 이루어져 있으며, 행렬의 크기는 행과 열의 개수로 결정됩니다. 예를 들어, 2행 3열의 행렬은 다음과 같이 나타낼 수 있습니다. [1 2 3] [4 5 6] 여기서 각각의 숫자를 원소(element)라고 합니다. 이러한 원소들은 대개 실수(real number)이나 복소수(complex number)입니다. 행렬의 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 전치, 역행렬 등 다양한 연산이 가능합니다. 이러한 연산들은 행렬을 이용한 선형 대수(linear algebra)에서 매우 중요한 역할을 합니다. 또한, 행렬은 컴퓨터 그래픽스나 기계학습, 신호처리 등..

support vector machine은 vapnik이 60년대 이후부터 만들어낸 이론으로 지금도 데이터 분류기로 사용하고 있는 이론입니다. 간단한 기하 벡터 이론으로 norm을 구하고, 라그랑주 승수법을 이용한 미분으로 원하는 w값을 구해서 서포트 벡터를 구하는 방법입니다. n차원 방정식을 사용하기에 하이퍼플랜이라는 분류기를 만들어서 데이터를 분류합니다. SVM을 이해하기 위해서는 라그장주 승수법에 대한 이해와 간단하게 설명하는 SVM의 이론과 SVM 프로그램인 SVM light를 이해함으로써 전체적인 알고리즘을 이해할 수 있습니다. 간단한 미분방정식에 대한 이해가 필요합니다. 이후에 내용을 다시 정리해서 올려놓겠습니다. 우선은 아래 링크를 참조해 주세요. 라그랑주 승수법에 대한 이해 https://..

인공지능에서는 집합이론이 다양한 분야에 사용됩니다. 퍼지 함수를 이용해서 데이터 분류나 판별을 위한 도구로 사용하고 Apriori 이론에서는 빈도수 값을 만들어서 연관규칙을 만들어냅니다. Rough set 이론에서는 불명확성을 명확한 상태로 만들어 내는 방법을 제안하기도 합니다. 집합은 고등학교 교육과정에 내용이 잘 나와 있습니다. 퍼지이론 http://vod3.kocw.net/KOCW/document/2016/gachon/choyoungim/8.pdf apriori 이론 https://tsyoon.tistory.com/9?category=988002 Apriori 이론 Apriori 알고리즘은 연관 규칙을 찾는 알고리즘 중 가장 먼저 개발되고 가장 널리 쓰이는 알고리즘으로, Agarwal과 Srikan..