배움과 성장/AI·자동화
AI를 위한 선형대수: 내적·outer product·선형변환 구분하기
AI에서 선형대수를 공부할 때 가장 먼저 분리해야 할 것은 연산의 이름보다 입력과 출력의 모양이다. 두 벡터를 곱해 scalar를 얻는 내적, matrix를 얻는 outer product, 3차원 vector를 얻는 cross product는 서로 다른 연산이다. 여기에 y = Wx + b를 엄밀한 선형변환이라고 부를 수 있는지도 구분하면 이후의 회귀·신경망·PCA가 훨씬 덜 헷갈린다.인공지능 수학을 공부하며 벡터와 행렬 개념을 한 번에 모아 두었던 메모를, 혼동하기 쉬운 경계 중심으로 다시 정리했다.선형대수 단원을 공부하며 남긴 교재와 필기이름보다 결과의 shape을 먼저 본다x ∈ R^m, y ∈ R^n일 때 대표 연산을 비교하면 다음과 같다.연산표기결과의미scalar multiplicationαxv..