k-nn

인공지능을 위한 수학 1: 딥러닝을 읽기 위한 기초 개념 지도

딥러닝을 처음 공부하면 신경망, 활성화 함수, 거리, 각도, 주파수처럼 서로 멀어 보이는 개념이 한꺼번에 나온다. 이 글은 개별 공식을 외우기보다 각 수학 개념이 모델의 어느 부분에서 쓰이는지 다시 찾기 위한 학습 지도다.인공지능 수학의 기초 개념을 공부하며 남긴 교재 사진먼저 답하면: 무엇부터 연결해야 할까함수는 입력을 출력으로 바꾸는 규칙이다.벡터와 거리는 데이터를 좌표로 보고 비교하게 해 준다.미분은 파라미터를 어느 방향으로 바꿀지 계산하는 데 쓰인다.확률과 통계는 예측의 불확실성과 모델 평가를 다룬다.삼각함수와 푸리에 변환은 주기와 주파수 성분을 표현한다.이 다섯 줄이 뼈대다. CNN, RNN, k-NN 같은 이름은 이 뼈대 위에 놓인 서로 다른 모델과 계산 방법이다.딥러닝은 무엇을 학습하는가딥러..