1. Matrix(1) : 데이터를 저장 행렬 행렬은 vector를 원소로 가지는 2차원 배열 numpy에서는 row(행)가 기본 단위 : 행벡터를 원소로 가지는 2차원 배열 행(row, i)과 열(column, j)이라는 index를 가짐 : X = (x_ij) i번째 행과 j번째 열에 위치한 원소, i번째 행벡터의 j번째 원소 : x_ij 특정 행(열)을 고정하면 행(열)벡터라 부름 전치 행렬 Transpose : 행과 열의 index가 바뀐 행렬 행벡터 열벡터 행렬을 이해하는 방법 벡터가 공간에서 한 점을 의미한다면 행렬은 '여러 점'들을 나타냄 행렬의 행벡터 X_i는 i번째 데이터를 의미함 x_ij : i번째 데이터의 j번째 변수의 값을 의미함 2. Addition, Subtraction, had..
1. Vectors 벡터는 숫자를 원소로 가지는 리스트(list) 또는 1차원 배열(array)입니다 수식 : 보통 열벡터로 처리 (column vector) 코드 : 보통 행벡터로 처리 (row vector) 벡터의 차원 : 벡터의 원소의 개수 (d) 공간에서 한 점을 나타냄 보통 기준점(원점)으로부터 상대적 위치를 표현 벡터에 숫자를 곱해주면(스칼라배) 길이만 변함 0보다 작으면 반대 방향이 됨 1보다 크면 길이가 늘어나고, 1보다 작으면 길이가 줄어듦 벡터끼리 같은 크기를 가지면 덧셈, 뺄셈을 계산할 수 있음 (same dimension) 벡터끼리 같은 모양(same size, same dimension)을 가지면 성분곱을 계산할 수 있..
딥러닝의 역사 - A Brief Historical Review 1. AlexNet : CNN - 이미지를 분류하는 것이 목적 - Deep Learning이 실질적으로 성능을 발휘한 시점 : 이후 Paradigm Shift가 일어남 2. DQN - 알파고를 만든 알고리즘 (강화학습 : Q - Learning) - Google Deepmind 3.1 Encoder / Decoder - NMT(Neural Machine Translation)를 풀기 위한 방법론 - 언어로 되어 있는 문장(단어의 연속) -> 잘 표현해서 다른 언어로 되어 있는 문장 - 기계어 번역의 Trend 3.2 Adam Optimizer - Optimizer (Algorithm) : SGD, Adam 등 - Adam을 그냥 쓰는 이유 ..
1. Deep Learning Good deep learner 구현 실력 (Tensorflow, Pytorch) 수학 실력 (Linear Algebra, Probability Theory) 현재의 트렌드 (Recent Papers) 2. AI (인공지능) - 인공지능 : 지능형 기계를 만드는 과학이나 공학의 분야 / 인간의 지능(지적능력, 사고방식) 을 인공적으로 만든 것 - 머신러닝 : 기계가 데이터로부터 직접 학습해서 실행할 수 있는 알고리즘을 개발하는 연구분야 - 딥러닝 : 머신러닝의 방법론 중 하나 (비선형 정보처리를 수행하는 계층을 여러 겹으로 쌓아서 학습모델을 구현하는 머신러닝의 한 분야) -> 엄청나게 많은 데이터에서 중요한 패턴을 잘 찾아냄, 규칙도 잘 찾아내고, 의사결정을 잘하게 됨 3...
1. matplotlib pyplot 객체를 사용하여 데이터를 표시 pyplot 객체에 그래프들을 쌓은 다음 show로 flush show를 치는 순간 화면에 보여주고 이후 pyplot에 쌓인 객체들은 초기화 Set color color 속성을 사용 float -> 흑백, rgb color, predefined color 사용 Set linestyle ls or linestyle parameter 사용 Set title Pyplot에 title 함수 사용, figuredml subplot별 입력 가능 Latex 타입도 표현 가능 ( 수식 표현 가능) Set legend Legend 함수로 범례를 표시함, loc 위치 등 속성 지정 Set grid & xylim graph 보조선을 긋는 grid와 xy축 ..
Library는 여러 패키지와 모듈들을 모아놓은 것을 의미한다. package는 특정 기능과 관련된 여러 모듈을 한 폴더 안에 넣어 관리하는데 이를 패키지라고 한다. 예를 들어 Test라는 폴더 안에 init.py, test.py와 같은 파일들이 모여있는 것이다. Module은 함수, 변수, 클래스를 모아놓은 것을 말함 일반적으로 한 파일을 말하는데 예를 들어 .py와 같은 하나의 파일 안에 함수와 변수, 클래스가 모여있는 것으로 볼 수 있음 라이브러리 >= 패키지 >= 모듈 구조화된 데이터의 처리를 지원하는 Python 라이브러리 Python계의 엑셀! 고성능 Array 계산 라이브러리인 Nu..
1. 행렬의 곱셈 4가지 관점 Rank 해당 행렬의 Column Space의 dimension Column Space 해당 행렬을 구성하는 column vector들이 span 하는 공간 Span vector들의 선형결합으로 나타낼 수 있는 벡터공간 행렬의 곱셈 중 Inner product를 이용한 방법: i번째 행벡터와 j번째 열벡터 사이의 내적을 성분으로 가지는 행렬 행렬의 곱셉 중 Column Space를 이용한 방법 : 1) 결과 행렬의 column 개수 = 오른쪽 행렬의 column 개수 -> 오른쪽 행렬의 column을 하나씩 꺼내서 계산 후 다시 삽입 : matrix * matrix 연산을 matrix * vector 연산 여러개로 분리 2) Matrix * Vector 연산 수행 : -> ..
1. 머신러닝 기존의 데이터를 알고리즘을 사용해 모델을 만들어내고, 새로운 데이터에 해당 모델을 적용시켜 패턴을 학습하거나 결과를 추론하는 기법 -> 핵심은 머신러닝 알고리즘 & 모델 2. 알고리즘 어떠한 문제를 풀기 위한 과정, Model을 생성하기 위한 (훈련) 과정 : training process 3. 모델 예측을 위한 수학 공식, 함수, 1차 방정식, 확률분포, condition rule(If문, 조건절) 4. 모델을 학습할 때 고려요인들 y 값에 영향을 주는 x 값은 하나가 아니다 - > 여러 개의 x 값들이 존재 5. Feature - 머신러닝에서 데이터의 특징을 나타내는 변수 - feature, 독립변수, input 변수 등은 동일의미로 사용 - 일반적으로 Table 상에 Data를 표현할..
