강의 복습 내용

[Day 40]

(10강) 행렬 분해

Further Question

(10강) 행렬 분해

1) NMF 방법으로 만들어진 approximated matrix가 original matrix와 같아지려면 어떤 조건이 필요할까?

• 일반적으로 음수 미포함 행렬 분해는 근사를 통해 이루어지지만, 추가적인 조건이 더해지면 정확한 행렬 분해를 얻을 수 있다.
  1) 행렬 V가 자신의 계수와 같은 계수를 가진 단항 부분 행렬을 가지고 있을 때 정확한 음수 미포함 행렬 분해를 구할 수 있다.
  2) 행렬 V가 대칭성을 가지고 있으며 자신의 계수와 같은 계수를 가진 대각 부분 행렬을 가지고 있을 때, 정확한 음수 미포함 행렬 분해를 구할 수 있다.
  3) 행렬 W가 분리 조건을 만족하면 정확한 음수 미포함 행렬 분해를 구할 수 있다.

2) 3x3 matrix를 임의로 가정하고 Eigenvalue decomposition을 해보자

3) SVD로부터 Eigenvalue decompositioion을 유도해보자

4) high rank에서 CPD의 성능이 TKD보다 적은 이유를 어떻게 짐작할 수 있을까?

• high rank일수록 적게 생략되기 때문에, high rank에서 CPD의 성능이 TKD보다 낮다고 생각한다.

피어 세션 정리

강의 리뷰 및 Q&A

• (10강) 행렬 분해
• (11강) 돌아보기

총평

눈 깜짝할 사이에 40일간의 U Stage가 모두 끝났습니다.
U Stage 덕분에 탄탄한 기초를 다질 수 있었고, AI에 대해 넓고 얕은 지식을 쌓을 수 있었습니다.
그리고 어떻게 커리어를 쌓을지에 대한 자기 객관화를 할 수 있었습니다.

평소 커뮤니티 능력 부족으로, 부스트캠프를 시작할 때에는 소위 인싸가 되어보자고 결심했으나 역시 사람은 쉽게 변하지 않는 것 같습니다.
P Stage에서만큼은 꼭 커뮤니티에 신경 쓸 생각입니다.

P Stage는 부스트캠프 AI Tech의 메인 디쉬라고 할 수 있습니다.
U Stage에서 갈고닦은 실력을 유감없이 드러낼 것입니다.

오늘보다 더 성장한 내일의 저를 기대하며, P Stage에서 뵙도록 하겠습니다.

읽어주셔서 감사합니다!