수학 썸네일형 리스트형 머신러닝·딥러닝 사용에 필요한 수학 머신러닝과 딥러닝을 배우기 위해서는 수학이나 통계지식이 중요하다고 하잖아? 어떻게 생각하니? 머신러닝과 딥러닝을 깊게 이해하고, 그 기술을 직접 구현하고 개선하기 위해서는 충분한 수학과 통계 지식이 필요합니다. 다음은 이러한 과정에서 중요하게 활용되는 수학 및 통계 분야입니다: 선형대수: 대부분의 머신러닝 알고리즘은 데이터를 행렬 및 벡터로 처리하며, 선형대수의 개념들이 여기에 활용됩니다. 통계: 통계는 머신러닝에서 중요한 역할을 하는데, 특히 확률 및 통계적 추론과 관련된 개념들이 많이 사용됩니다. 예를 들어, 통계적 가설 검정, 최대 가능도 추정 등의 기법이 여기에 해당합니다. 미분과 적분: 이들은 최적화 문제를 해결하는 데 필수적인 도구입니다. 머신러닝과 딥러닝에서는 손실 함수를 최소화하거나, 가능.. 더보기 이전 1 다음