Master Class

인공지능 수학 공부하기

• 용어의 정의를 외우는것이 시작
  • 교과서 or 위키피디아
  • 인공지능 커뮤니티 등..
• 용어를 외웠다면 예제를 찾아보기
  • 언제, 어떤 상황에, 어떻게 사용되는지 알 수 있다.
• 단, 너무 많은 시간을 할애하지는 말자

기초?

• 선형대수/확률론/통계학
• 머신러닝에서 어떻게 활용되는지를 알아야 한다.
  • ex)분류 문제에서 왜 cross-entropy를 손실함수로 사용하는가?

전문성?

• 코드가 공개되지 않은 논문을 직접 구현할 수 있는가?
  • 해당 논문과 비슷한 퍼포먼스를 낼 수 있어야 함
• 관련 분야에서 논문을 작성해 본 경험이 있는가?
• 인턴

멘토링

확률과 통계

모수(parameter)

• 모집단의 분포를 결정하는 통계량
  • 모집단 : 모르는 집단, 분포가 궁금한 집단
• 정규분포 : 평균, 분산
• 모수를 안다 == 분포를 안다

확률

• 주어진 확률 분포 하에서, 특정 data가 관측될 확률
• 분산 : 분산이 클수록 그래프가 퍼진 형태를 취한다
• 정규분포 그래프처럼 생긴거

우도,가늠도 (likelihood)

• data가 주어졌을 때, 특정 분포에서 왔을 가능성(의미상 확률)