[MML] mathematics for machine learning 시작

배운지 10년이 다돼가는 수학이지만 딥러닝 기초 공부하며 대부분의 기본은 크게 부족하지는 않았다. 기억 좀 되살리는 정도?

다행히 이과였고 나름 수학 잘했었으니까. 

그러나 논문을 들어가자 notation, 영단어부터 시작해서 브레이크가 계속 걸리기 시작했다. Top-down 형식으로 공부해보려고했지만 고등학교 및 육사의 깊지않은 수학 수준으로는(사실 육사에서 수학 공부 별로 안함..ㅎ) 어불성설이었다.

 

그래서 바이블로 여겨지는 mathematics for machine learning을 질렀었고 스터디는 내 들쭉날쭉한 스케줄을 이해해줄 팀원이 있을리 없으니 혼자 해보기로했다.

 

그냥 나 혼자 보고 정리하는 것이며 기본적인 내용은 패스하고 새로아는 내용 위주로 정리

 

Part 1이 1번 도입부 제외하고 6개 챕터, 48개 소주제로 나와있던데 매일 1~2개씩 정리하고 논문 조금씩 읽어보려고한다.

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음... part 2 하다보니 이건 아닌 것 같아서 방향전환. 나중에 가면 물론 알아야겠지만 지금 당장의 성과를 봐야하는 내 상황에는 맞지않는 것 같다. 중요하지만 급하진 않은 과업.

딥러닝에 활용되는 주요 내용 위주로 보기로. 특히 확률/분포(part 6), 미분쪽(part 5)

그러고보니 어떤 수학이 어디에 쓰인다 이런거 정리돼있는거 없나..

 

 

 

 

참고 사이트

https://savanna.korea.ac.kr/wp/?page_id=659 고대 강의노트

https://junnei.github.io/mml/kr 팀 스터디에서 정리한거(나름의 설명 일부 포함)

https://junstar92.github.io/mml-study-note/  junstar님 스터디 노트  그대로 해석 

https://blog.naver.com/walk_along/222158344290  코딩하는 수학쌤. 강의도 있고 좋은데 p3 이후 없음 ㅠ