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문과생을 위한 딥러닝 수학 - 쌩기초편 (3) 방정식 지난 시간에는 곱셈공식과 인수분해를 정리했다. 이 둘은 방정식을 풀기 위해서 식을 계산하는데 많은 도움을 주는 내용들이다. 아직까지는 중학교 수준의 수학이지만 천천히 다시 예전에 배웠던 것들을 떠올리면서 하려고 한다. 2017/11/07 - 문과생을 위한 딥러닝 수학 - 쌩기초편 (1) 다항식과 연산 2017/11/07 - 문과생을 위한 딥러닝 수학 - 쌩기초편 (2) 곱셈공식과 인수분해 공부하는 목적은 미적분을 해내기 위함이기 때문에 아직은 중학교 때 배운 내용이라 쉽지만 최대한 그 연결성을 생각하고 내용들을 정리하려고 한다. 문과생을 위한 딥러닝 수학 - 쌩기초편 (3) 방정식 1. 등식의 성질 A = B ⇔ A ± ★ = B ± ★ ⇔ A × ★ = B × ★ 2. 일차방정식 ax + b = 0 (.. 2017. 11. 9.
문과생을 위한 딥러닝 수학 - 쌩기초편 (2) 곱셈공식과 인수분해 지난 시간에는 다항식과 연산을 배웠고 다항식과 연산은 식을 이루는 수와 미지수에 대해서 이해하기 위해서 알아야 했던 내용들이었다 2017/11/07 - 문과생을 위한 딥러닝 수학 - 쌩기초편 (1) 다항식과 연산 문과생을 위한 딥러닝 수학 - 쌩기초편 (2) 곱셈공식과 인수분해 곱셈공식과 인수분해는 방정식을 이해하기 위해서 필요한 내용들이다. 정말 알아보기 어렵게 됐지만 수식으로 입력하는 건... 너무 오래 걸린다.... 중학교 수준의 내용이라 빠르게 넘어갔다 1. 곱셈공식 (1) m(x+y) = mx + my, m(x-y) = mx - my (2) (x+y)제곱 = x제곱 + 2xy + y제곱 (x-y)제곱 = x제곱 -2xy + y제곱 완전제곱식 (3) (x+y)(x-y) = x제곱 - y제곱 합차공.. 2017. 11. 7.
문과생을 위한 딥러닝 수학 - 쌩기초편 (1) 다항식과 연산 시작하기 앞서... 기계학습과 딥러닝을 공부할수록 개념적으로만 알아서는 제대로 활용하기가 쉽지 않다는 것을 깨달았다. 알고리즘의 작동 원리만 안다고 그것의 장단점을 구분하고 어떤 상황에서 어떻게 사용할지만 안다고 제대로 코드를 짤 수 있는 것이 아니었다. 결국에는 수학적인 식을 바탕으로 알고리즘이 구축되며 그것을 기반으로 코드가 구현되기 때문에 제대로 파라미터를 조정하고 코드로 해당 알고리즘들을 구현하기 위해서는 가장 밑바탕에 있는 수학에 대해서 이해가 더 필요하게 되었다 머신러닝에서 사용되는 수학은 문과생이자 수포자인 나도 어느정도 이해하고 따라가기 어렵지 않았으나 딥러닝으로 넘어가면서부터 수학이 너무 중요해져서 딥러닝 함수의 파라미터 값을 조정하는 것은 수학 없이 하기 어려워져서 부득이하게 기초부터 .. 2017. 11. 7.
[세미나] AI최신논문 연구회 T-T.O.C #1 후기 [세미나] AI최신논문 연구회 T-T.O.C #12017년 11월 01일 (수) 09:00 - 11:00 https://developers.sktelecom.com/story/eduSeminar/detail.do?eduSeminarId=13 SKT T타워 4층 SUPEX Halld에서 열렸던 세미나에 참석하였다. 처음 열렸던 자리였는데 정기적으로 모임을 가질 계획이라고 한다 이번 세미나에서 발표된 두 논문은 Confident Multiple Choice Learning이라는 주제로 이기민 KAIST 박사과정님이 발표하였고 SplitNet : Learning to Semantically Split Deep Networks for Parameter Reduction and Model Parallelizati.. 2017. 11. 1.
문과생도 이해하는 딥러닝 (3) - 오차 역전파, 경사하강법 2017/09/27 - 문과생도 이해하는 딥러닝 (1) - 퍼셉트론 Perceptron2017/10/18 - 문과생도 이해하는 딥러닝 (2) - 신경망 Neural Network 이전 시간까지 신경망이 무엇인지 어떻게 생긴 것인지 작동원리 등을 살펴보았다. 이후의 책에서 다루는 내용은 갑자기 난이도가 점프하는 느낌이 있어 필수 개념들을 빠르게 숙지하고 간단하게라도 전체적인 신경망을 끝까지 구현해볼 필요가 있다는 생각이 들어서 조금 더 쉬운 교재에서 내용을 다루고 다시 밑바닥으로 돌아가기로 했다. 오차 역전파, 경사하강법문과생도 이해하는 딥러닝 (3) 1. 오차 역전파 Error Backpropagation 2. 경사하강법 1. 오차 역전파 Error Backpropagation 지난 시간까지는 Input.. 2017. 10. 25.
문과생도 이해하는 딥러닝 (2) - 신경망 Neural Network 2017/09/27 - [Data Science/Deep Learning] - 문과생도 이해하는 딥러닝 (1) - 퍼셉트론 Perceptron 한동안 인스타나 기타 SNS 크로러를 개발하느라고 딥러닝 정리가 조금 소홀했었다. 딥러닝과 집적 관련된 내용은 퍼셉트론 하나였는데 많은 분들이 관심을 가지고 계신 것 같다. 서둘러서 마무리하고 다음 단계로 넘어가야 할 것 같아서 서둘러 포스팅 작성을 시작했다. 신경망 Neural Network문과생도 이해하는 딥러닝 (2) 지난 시간에 다루었던 퍼셉트론의 기본 개념과 한계점, 그 극복방안 등에 대해서 다루었다. 퍼셉트론이 가중치를 직접 수동으로 설정하는 작업을 했다는 한계가 있었는데 이를 해결할 방법이 바로 신경망이다. 우리가 딥러닝을 이야기할 때 '자동으로 알아.. 2017. 10. 18.
파이썬으로 데이터 분석하자 (3) - NumPy 기본 파이썬 Numpy - 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석 中※본 포스팅은 "파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석"을 기억이 나지 않을 때 다시 돌아볼 목적으로 필요 내용만 간단하게 정리하였습니다. 2017/09/19 - [Data Science/Python] - 파이썬으로 데이터 분석하자 (1)2017/09/27 - [Data Science/Python] - 파이썬으로 데이터 분석하자 (2) - IPython 사용하기 NumPy 기본 Numpy는 고성능 과학계산을 위한 데이터분석 패키지이다. 주요 기능은 다음과 같음.벡터 산술연산다차원배열 ndarray표준 수학 함수선형대수, 난수 생성, 푸리에 변환 1. ndarray1.1 배열 생성함수1.2 배열의 데이터 타입 1.3 배열과 스칼라 연산1.4 N.. 2017. 10. 9.
Python 기초 - NumPy Broadcasting 이해하기 (2) 지난 포스팅에서는 NumPy를 활용해서 간단하게 벡터 연산과 행렬 연산을 해보았다. 이번 포스팅에서 다룰 내용은 기초라고는 할 수 없지만 앞으로 NumPy를 활용해서 다른 모양의 배열 간의 연산을 수행할 때 꼭 이해해야 하는 개념인 브로드캐스팅을 알아야 하기 때문에 이를 소개하고자 한다. 2017/10/09 - [Data Science/Python] - Python 기초 - NumPy로 선형대수 표현하기 (1) 선형대수 Linear Algebra 1. 벡터 Vectors2. 행렬 Matrix 3. 브로드캐스팅 Broadcasting 3. 브로드캐스팅 Broadcasting브로드캐스팅이라고 하면 우리는 "방송"이라는 단어가 생각나 브로드캐스팅이 왜 파이썬에서 나온거냐고 그 개념이 잘 와닿지 않을 수 있다... 2017. 10. 9.
Python 기초 - NumPy로 선형대수 표현하기 (1) 파이썬 코드 변환 - 밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 中※본 포스팅은 "밑바닥부터 시작하는 데이터 과학"을 공부하면서 4장 선형대수를 NumPy로 소스코드를 변경하면서 그리고 본문의 내용을 익히기 위해 작성하였습니다. 선형대수 Linear Algebra선형대수는 문사철인 내게 처음 들어보는 말이다. 하지만 또 개념적으로 그 내용을 들어보니 또 전혀 새로운 것은 아니었다. 프로그래밍을 하면서 나도 모르게 알게된 내용도 있었으며 벡터 공간이라는 것도 철학을 공부했을 때 들었던 내용이기도 하다. 정확한 기억은 나지 않지만 아마 서양근대철학을 공부했을 때 정확히 선형대수는 아니었지만 비슷한 개념적 내용을 접했던 것으로 기억한다. 1. 벡터 Vectors2. 행렬 Matrix 3. 브로드캐스팅 Broadcasti.. 2017. 10. 9.

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