λŒ€μ™Έν™œλ™/LG Aimers

Module 2. Mathematics for ML

ν•΄λ“œμœ„κ·Έ 2024. 1. 9. 20:59
λ°˜μ‘ν˜•

γ…‡ ꡐ수 : KAIST μ‹ μ§„μš° ꡐ수 

γ…‡ ν•™μŠ΅λͺ©ν‘œ 

     λ³Έ λͺ¨λ“ˆμ€ AIκΈ°μˆ μ„ μ΄ν•΄ν•˜κΈ° μœ„ν•œ 바탕이 λ˜λŠ” μˆ˜ν•™μ  지식을 ν•™μŠ΅ν•˜κΈ° μœ„ν•œ κ³Όμ •μž…λ‹ˆλ‹€.

     이에 κ΄€ν•˜μ—¬ ν–‰λ ¬ λΆ„ν•΄, 블둝 μ΅œμ ν™”, μ£Όμ„±λΆ„ 뢄석 λ“± 데이터λ₯Ό 닀루기 μœ„ν•œ 방법을 ν•™μŠ΅ν•˜κ²Œ λ©λ‹ˆλ‹€.

κ³΅λΆ€λ‚΄μš©:

Part 1. Matrix Decomposition

- ν–‰λ ¬ 관계: det(AB) = det(A)det(B)κ³±μ…ˆ / Trace / Eigenvalue&Eigenvector / Diagonal

 

Part 2. Convex Optimization

Part 3. PCA 주성뢄뢄석

- 데이터 μΆ•μ†Œ μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜

 

λ°˜μ‘ν˜•
μ €μž‘μžν‘œμ‹œ (μƒˆμ°½μ—΄λ¦Ό)