머신러닝

본 토픽은 현재 준비중입니다. 공동공부에 참여하시면 완성 되었을 때 알려드립니다.

머신러닝 기초 - 선형 대수

머신러닝을 학습할 때, 왜 선형대수학을 배워야할까요?

 

컴퓨터가 "배운다"는 행위를 하기 위해서는,

엄청난 양의 데이터를 받아들여, 처리할 줄 알아야 합니다.

 

데이터를 처리한다는 것은 정말 단순히 보자면

방정식을 풀어서 해를 구하는 데에 있습니다.

 

이 방정식을 푸는 방법을 다루는 학문이 바로 선형 대수입니다.

 

 

가장 단순히 보자면, 머신 러닝은 이런 형태의 수식을 수천억차례 그 이상으로 반복적으로 계산해야 합니다.

컴퓨터 입장에서도, 이러한 단순반복 계산을 그렇게 많이 반복하는 것은 굉장히 부담스럽습니다. 

그렇기에 컴퓨터를 학습시켜야 하는 사람 입장에서는 이러한 질문을 마주하게 됩니다. 

 

이러한 수식을 어떻게 쉽고, 효율적으로 풀 수 있을까? 

 

이러한 문제 상황을 해결해주는 학문이 바로, 선형 대수입니다. 

 

 

이제 머신러닝 연산의 학문,

선형 대수

를 시작합니다.

 

당부의 말
"머신러닝 연산의 학문"이라고 소개했지만, 
선형대수는 그 학문이 굉장히 넓고, 방대합니다. 여기에서는 극히 일부분. 머신러닝에서 필요한 부분만을 
다룹니다. 

 

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