MML에 들어가기 앞서
일반적인 문제 해결 과정
일반적으로, 어떤 문제를 풀어 갈 때 거치는 과정이 있습니다.
-
그 문제가
어떤 배경에서 나타났는지 -
해결하여, 성취하고자 하는
목표/목적이 무엇인지 -
해결하기 위해서
어떻게 풀 것인지 -
해결한 Solution이
타당한지/효과적인지
작든 크든, 우리는 매일 이 과정을 경헙합니다. 특히나 큰 문제 같은 경우는, 작은 문제로 나뉘게 되고 이 과정이 겹겹이 겹치면서 엄청나게 복잡하게 표현되는데요, 숫자를 다루는 학문인 수학에서도 마찬가지입니다. 이렇기 때문에, 수학에서는 기호,표현과 수식 을 많이 사용합니다. 그러니 수학을 이용하여 문제를 풀고자하는 연구자/개발자는 이 도구들을 알고 있으면, 큰 도움이 됩니다.
AI 연구자와 개발자의 강력한 도구가 되는 수학의 힘
컴퓨터 앞에는 데이터는 숫자이며, 숫자를 다루는 학문은 수학이다.
문제를 해결할 때, 주어진 문제에 따라 다양한 도구를 사용하겠지만,
수많은 머신러닝 엔지니어나 데이터 사이언티스트 그리고 연구자들은 많은 논문과 전문서적을 빠르게 읽어야 합니다. 위에서 공통적으로 나오는 것은 수학 표현과 기호 입니다. 그리고 이 도구들을 미리 정리를 해놓으면 더할 나위 없는 강력한 힘이 될 것입니다.
General Notation
보통의 수학책에서 볼 수 있는 기호입니다. 오래된 관습처럼 남아 있기도 합니다. 대부분의 연구자나 책이 이것을 따릅니다. 기초 학문에서 많이 소개 되니, 기초 학문을 보세요.
Out Of Ordinary Notation
하지만 간혹 미개척 분야를 발견하여, 새롭게 표현을 사용할 수도 있습니다. 이런 논문과 전문서적은 앞에서 자신이 사용할 정의를 내립니다. 따라서 주어진 상황에서 저자가 표현하고 싶은 것을 이해하기 위해서, 정의된 논문 안의 새로운 기호로 알아내세요. 정리된 논문안에 없다면 아마 레퍼런스 논문에 있을 가능성이 매우 큽니다.
정리하자면 새로운 기호는 논문과 책 안에 소개되어 있을 겁니다. 꼼꼼히 읽어보세요.
Symbol & Notation used in MML
- 초보자를 배려했는지, 여러 자료를 압축을 많이해서 그런지, 책의 앞부분에서 테이블로 정리되어 있습니다.
- 빨간색으로 강조된 표현은 헷갈리거나 생소한 표현입니다.
- 이 표현들 중에는 이미 오래된 관습처럼 남아 있는 표현이 많기에 꼭 알아두세요.
Table 1
Table 2
Contributor
