최근 몇 년 동안
현대 과학과 엔지니어링 분야가 발전하였다.
실제 형상을 이해하고
실험 결과를 예측하며
유용한 기술을 개발할 수 있는
고급 모델을 고안하였다.
이러한 모델들의 기반은
바로 선형대수학이다.
지금 한번 선형대수학으로 들어가보자!
선형대수학의 핵심은?
바로, 선형성(leanearity)이다.
어떤 함수 f가 다음의 방정식을 만족을 한다면 선형이다.
f(ax1+bx2) = af(x1)+bf(x2)
왜 선형모델을 사용할까?
실제 시스템에 적용이 쉽기 때문이다.
1. 실제 형상을 근사하는 데 뛰어나다.
2. 비선형 현상을 설명할 수 있다.
이러한 장점은 머신러닝에서 꽃을 피운다.
예를 들어..
| 커널 기법은
선형모델의 입력에 대한 임의의 비선형 변환한다.
| 시그모이드 활성화 곡선(sigmoid activation curve)은
부드럽게 변화하는 선형모델의 출력을
딱딱한 예/아니오 등으로 변환하는데 사용한다.
선형대수학은 무엇을 배우는가?
함수를 벡터로 업그레이드하는 것이다.
선형대수학은 선형변형과 관련된
벡터공간, 사영, 직교화와 같은 개념들을 배운다.
그렇기에 그전에
수, 방정식, 함수와 같은 수학개념과
물리 강의에서 배우는 벡터 개념을
알고 있다면 더욱 이해하기 편할 것이다.
예과생이었던 나도 이해할 수 있도록
기초수학부터 벡터와 행렬 연산,
기하학적 대상의 성질과 방정식 등부터
차근차근 알아가보자!!
