'머신러닝(Machine Learning)' 카테고리의 글 목록 (2 Page)
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머신러닝(Machine Learning)

ts4 기초대수학 : 단사함수, 전사함수, 전단사함수, 합성함수, 역함수 함수가 어떻게 주식에서 사용되는지 그리고 머신러닝에 어떤 식으로 적용되는지 설명드리겠습니다. 그리고 각 함수들의 역할과 기능에 대해서 간략히 말씀드리고 그림을 통한 예제를 많이 넣었으니 참고하세요. 함수란 어떤 입력 A를 넣었을 때 출력 B가 나오게하는 기계라고 생각하시면 됩니다. 빵 만드는 기계에 부산 밀가루를 넣으면 딸기 빵이 되고 경주 밀가루를 넣으면 크림빵이 된다고 했을 때 아래 그림과 같이 표현합니다. 위의 그림을 조금더 수학적으로 표현하면 아래 그림과 같습니다. 아래 그림처럼 빵 만드는 기계 함수 f에 입력(Domain) A를 넣으면 출력(Codomaion) B가 나오는 것입니다. 여기까지 이해하셨다면, 함수의 기본을 모두 이해하신것과 동일합니다. 이때 함수의 조건을 잠깐 알아보겠습니다. (1.. 더보기
ts4 집합 마지막 : 집합의 분할(Partition) 개념과 수학적 증명 머신러닝을 위한 집합 기초강의는 이번 강의가 마지막입니다. 다들 고생하셨으며, 오랜만에 집합 보신다고 당황 또는 새록새록하셨을 것입니다. 오늘 내용을 짧으니 간단하게 읽어 주세요. 1. 집합의 분할(Partition) 개념 뭔가 그럴듯하게 어렵게 보이지만 간단합니다. 아래 그림과 같이 A와 B가 전혀 겹치지 않는 상태가 분할(Partition)입니다. 또는 아래처럼 A1과 A2, A3,... An이 겹치지 않는 것도 분할(Partition) 상태입니다. 개념은 간단하지요? 자그럼 아래부터는 수작적인 증명이 들어가니 관심 없으신 분들은 스킵하셔도 됩니다. 단, 머신러닝 구현하시려면 수학식은 아셔야 됩니다. 2. 집합의 분할(Partition) 수학적 증명 수학적으로는 아래와 같이 표현합니다. - 집합 A,.. 더보기
ts4 집합의 연산 : 단항연산(멱집합, 여집합), 다항연산(교집합, 합집합, 차집합, 대칭차집합, 데카르트곱) 집합의 연산(Operations on Sets)이란 일정한 규칙을 통해 새로운 집합을 만들어 내는 과정입니다. 머신러닝에서 자주 관련 식들이 등장할 예정이니 이해하고 넘어가시면 큰 도움이 될 것 같습니다. 1. 단항 연산(Unary Operations) : f : A ⇒ B 단항 연산이란 하나의 집합에서 새로운 집합을 만들어 내는 것입니다. (1) 멱집합(power of sets) : 집합 A의 모든 부분집합들을 원소로 갖는 집합. 아래 그림의 파란색이 A의 멱집합 입니다. - 예로 A = {1, 2}이면 A의 멱집합은 아래와 같습니다. - A의 멱집합 : {}, {1}, {2}, {1, 2}, 즉 A의 모든 부분집합입니다. 파란색 동그라미들과 동일합니다. - 아래는 수학적 증명입니다. - P(A) = .. 더보기
ts4 집합의 포함 관계 : 포함과 배제, 공집합, (진)부분집합과 (진)확대집합, 집합관련 수학기호 아래에서 설명할 부분은 머신러닝 시 멤버십 테스트 등을 할 때 사용될 것이기 때문에 가볍게 읽고 이해만 하시면 될 것 같습니다. 쉽게 설명 부분만 보셔도 됩니다. 1. 집합의 포함(Inclusion)과 배제(Exclusion) : 삼지창 모양 (1) 쉽게 설명 - A안에 1이 포함되어 있습니다. 포함은 ∈ 기호를 사용합니다. - A안에 4는 포함되어 있지 않습니다. 포함되지 않을 때는 ∉ 기호를 사용합니다. (2) 학술적으로 설명 원소 a가 집합 A에 포함됨 (a ∈ A), ∈기호는 왼쪽이 오른쪽의 원소이다라는 의미입니다. - 예제 A = {1, 2, 3}일 때, 원소 1은 A에 포함되어 있다. 즉 1 ∈ A 원소 b가 집합 A에 포함되지 않을 때 = (b ∉ A) - 예제 A = {1, 2, 3}일때,.. 더보기
ts4 집합 표현 : 원소나열법, 조건제시법, 벤다이어그램 오늘은 집합에 대하여 알아보겠습니다. 집합이 무엇이고 집합을 표현할 수 있는 대표적인 방법 3가지도 같이 이해하여 머신러닝에 큰 도움이 되셨으면 합니다. 1. 집합이란 누가 보더라도 딱 특정 지을 수 있는 것들을 모아 놓은 것입니다. 영어로는 a collection of distinct and well-defined things(or elements)라고 합니다. a collection : 모을 것이다, distinct : 딱 구별되는/특정 지을 수 있는, well-defined : 기준이 정해진 것, things : 여러 가지 숫자/사물/글자 등 모든 물체 - 예제를 알아 보겠습니다. 아래 A를 보시면, 누가 보더라도 숫자로 특정 지을 수 있는 것들을 모아 두었죠?. B의 경우 누가 보더라도 영어로 특.. 더보기
ts4 기초대수학 : 교환법칙, 결합법칙, 분배법칙, 항등원, 역원 머신러닝은 수학으로부터 파생되었기 때문에 수학적 지식이 없으면 이해가 매우 어렵습니다. 그나마 다행인 점은 고등학교 2학년 정도의 눈높이라 완전 전문가의 영역이 아니므로 여러분들도 충분히 코딩할 수 있습니다. 최대한 심플하게 중요한 부분만 설명하고 넘어가겠습니다. 1. 교환 법칙(commutative property) A와 B값이 아무리 바뀌어도 값은 동일하다입니다. 수학적으로는 아래와 같습니다. - A☆B = B☆A - 교환 법칙은 A와 B의 연산이 B와 A의 연산으로 바뀌어도 값이 같은 것을 의미합니다. 즉, 교환되어도 같다는 의미이지요. - 교환 법칙 성립의 예 : 더하기, 곱, 벡터 내적 등 * 10 + 1 = 11, 1 + 10 = 11, 즉 10 + 1 = 1 + 10과 동일하죠? 따라서 교환.. 더보기

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