수학 (16) 썸네일형 리스트형 [선형대수학] 선형대수학의 응용 분야와 문제 해결 방법 7 1. 컴퓨터 그래픽스와 3D 모델링: 컴퓨터 그래픽스는 컴퓨터를 사용하여 이미지를 생성하고 조작하는 기술을 의미하며, 3D 모델링은 3차원 객체를 컴퓨터로 모델링하는 작업입니다. 이때, 선형대수학은 컴퓨터 그래픽스와 3D 모델링에서 핵심적인 개념으로 사용됩니다. 3D 모델은 점, 선, 면 등의 기본적인 기하학적 요소들로 구성되며, 이러한 요소들을 행렬과 벡터로 표현합니다. 선형대수학의 변환 행렬을 이용하여 3D 모델의 변환, 회전, 스케일링 등의 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 또한, 선형대수학을 이용하여 빛의 반사, 그림자 효과 등과 같은 더욱 복잡한 그래픽스 기법을 구현할 수 있습니다. 2. 제어 시스템과 로봇 공학: 제어 시스템은 시스템의 상태를 측정하고 피드백을 이용하여 시스템의 동작을 제.. [선형대수학] 선형대수와 머신 러닝 5 [머신 러닝 알고리즘 최적화] 머신 러닝 알고리즘은 많은 경우 최적화 문제로 표현되며, 모델의 매개변수를 최적화하여 학습을 수행합니다. 이번 포스팅에서는 머신 러닝 알고리즘에서 최적화 문제를 해결하는데에 선형대수학이 어떻게 활용되는지에 대해 자세히 알아보겠습니다. 특히, 경사하강법$($Gradient Descent$)$을 중심으로 최적화 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 1. 머신 러닝 알고리즘 최적화: 머신 러닝 알고리즘은 주어진 데이터로부터 모델의 매개변수를 학습하는 과정으로, 일반적으로 최적화 문제로 표현됩니다. 최적화는 모델의 손실 함수를 최소화하는 매개변수 값을 찾는 과정으로, 선형대수학이 이러한 최적화 알고리즘에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 2. 경사하강법$($Gradient Descent$)$: 경사하강법은 머신 러닝에서.. [선형대수학] 선형대수와 머신 러닝 4 [이미지 처리와 컴퓨터 비전] 이미지 처리와 컴퓨터 비전은 선형대수학을 핵심적으로 활용하는 분야 중 하나입니다. 이미지는 픽셀로 이루어진 행렬로 표현되며, 이러한 이미지를 회전, 스케일링, 이동 등의 변환을 적용하여 다양한 처리와 분석을 수행합니다. 이번 포스팅에서는 이미지 처리와 컴퓨터 비전에서의 선형대수학의 역할과 변환 행렬을 이용한 이미지 처리에 대해 자세히 알아보겠습니다. 1. 이미지 처리와 선형대수학: 이미지 처리는 디지털 이미지를 효과적으로 처리하고 분석하는 기술을 의미합니다. 컴퓨터 비전은 이미지 처리의 한 분야로서, 컴퓨터를 이용하여 이미지를 해석하고 이해하는 기술을 연구합니다. 이미지는 픽셀의 2차원 배열로 표현되며, 이러한 이미지를 처리하는 과정에서 선형대수학의 기본 개념과 변환 행렬이 사용됩니다. 2. 이미지 변환.. [선형대수학] 선형대수와 머신 러닝 3 [선형 분류와 로지스틱 회귀] 선형 분류$($Classification$)$는 머신 러닝의 중요한 문제 중 하나로, 주어진 데이터를 미리 정의된 카테고리$($클래스$)$로 분류하는 알고리즘입니다. 이번 포스팅에서는 선형대수학이 선형 분류 문제에 어떻게 활용되는지와 선형 분류의 대표적인 방법인 로지스틱 회귀$($Logistic Regression$)$에 대해 자세히 알아보겠습니다. 1. 선형 분류의 개념: 선형 분류는 입력 데이터를 미리 정의된 여러 클래스 중 하나로 분류하는 작업을 의미합니다. 입력 데이터는 다차원 벡터로 표현되며, 선형 분류 모델은 데이터를 분류하는 데에 사용되는 가중치와 편향으로 이루어진 선형 함수를 학습합니다. 선형 분류는 많은 응용 분야에서 사용되며, 스팸 메일 필터링, 이미지 분류, 의료 진단 등에 활용됩니다.. [선형대수학] 선형대수와 머신 러닝 2 [주성분 분석과 차원 축소] 주성분 분석$($PCA$)$는 데이터의 차원을 축소하여 데이터를 간결하고 효율적으로 표현하는 데에 사용되는 중요한 머신 러닝 알고리즘입니다. 이번 포스팅에서는 PCA의 개념과 선형대수학의 기법인 고유값 분해$($Eigenvalue Decomposition$)$와 특이값 분해$($SVD$)$를 활용하여 데이터를 차원 축소하는 방법을 자세히 알아보겠습니다. 1. PCA의 개념: PCA는 고차원의 데이터를 새로운 축$($주성분$)$으로 변환하여 데이터의 분산을 최대한 보존하는 차원 축소 기법입니다. 주성분은 데이터의 분산이 가장 큰 방향 벡터로, 데이터를 가장 잘 설명하는 축입니다. PCA는 데이터의 차원을 줄이면서도 원본 데이터의 중요한 특성을 최대한 유지하여 노이즈를 감소시키고, 데이터를 시각화하거나 머신.. [선형대수학] 선형대수와 머신 러닝 1 [선형 회귀와 최소제곱법] 선형 회귀는 데이터 간의 선형적인 관계를 모델링하는 머신 러닝 알고리즘 중 가장 기본적이고 널리 사용되는 방법 중 하나입니다. 이번 포스팅에서는 선형 회귀의 개념과 선형대수학의 기본 개념 중 하나인 최소제곱법을 활용하여 최적의 회귀선을 찾는 방법을 자세히 알아보겠습니다. 1. 선형 회귀의 개념: 선형 회귀는 입력 변수$($X$)$와 출력 변수$($Y$)$ 사이의 선형 관계를 모델링하는 방법입니다. 예측하려는 종속 변수$($Y$)$와 하나 이상의 독립 변수$($X$)$ 간의 관계를 수학적으로 표현하는 선형 모델을 구축합니다. 선형 회귀는 데이터의 분포를 가장 잘 표현하는 직선$($회귀선$)$을 찾아내어 새로운 입력 값에 대해 출력 값을 예측하는 데에 사용됩니다. 2. 최소제곱법$($Least Squares.. [선형대수학] 선형대수와 머신 러닝 0 수학적 토대로 더 나은 예측 모델 구축하기 선형대수학은 머신 러닝에 필수적인 수학적 토대 중 하나입니다. 이 블로그 포스트에서는 선형대수학이 머신 러닝에서 어떻게 활용되는지 다양한 예시와 함께 알아보겠습니다. 선형대수학이 제공하는 강력한 도구들은 머신 러닝 알고리즘의 개선과 데이터 분석의 효율성 증대에 큰 기여를 합니다. 1. 선형 회귀$($Linear Regression$)$: 선형 회귀는 입력 변수와 출력 변수 간의 선형 관계를 모델링하는 데에 자주 사용됩니다. 선형 회귀 모델은 선형대수학의 기본 개념을 활용하여 최적의 회귀선을 찾습니다. 특히, 최소제곱법$($Least Squares Method$)$은 잔차의 제곱합을 최소화하여 가장 잘 맞는 회귀선을 찾는데 사용됩니다. * 잔차$($residual.. [선형대수학] 특이값 분해[SVD] 6 안녕하세요! 이번 블로그 포스트에서는 특이값 분해$($Singular Value Decomposition, SVD$)$에 대해 자세히 알아보겠습니다. SVD는 선형 대수학에서 중요하고 강력한 도구로, 다양한 분야에서 활용되는 개념입니다. 1. 특이값 분해$($SVD$)$의 개념과 의미: 특이값 분해는 임의의 행렬을 세 개의 행렬의 곱으로 분해하는 것을 의미합니다. 이때, 분해되는 세 개의 행렬은 다음과 같습니다: \[ A = U \cdot \Sigma \cdot V^T \] 여기서, A는 임의의 m x n 행렬이며, U는 m x m 직교 행렬, $\Sigma$는 m x n 대각행렬$($비대각 성분이 0인 대각행렬$)$이며, $V^{T}$는 n x n 직교 행렬입니다. 이때, U와 $V^T$는 각각 A와 .. [선형대수학] 고유값과 고유벡터, 대각화 5 안녕하세요! 이번 블로그 포스트에서는 고유값과 고유벡터에 대해 알아보겠습니다. 고유값과 고유벡터의 정의와 의미부터 고유값 분해와 대각화까지 다루도록 하겠습니다. 1. 고유값과 고유벡터의 정의와 의미 선형 변환에서 특별한 벡터인 고유벡터는 선형 변환에 의해 방향만 변하고 크기는 변하지 않는 벡터입니다. 이때, 고유벡터에 해당하는 크기를 고유값이라고 합니다. 고유값과 고유벡터는 다음과 같이 정의됩니다: - 고유값$($Eigenvalue$)$: 선형 변환 A를 고려할 때, 스칼라 lambda $\lambda$가 만족하는 식 A*v = $\lambda$*v을 만족하는 $\lambda$를 고유값이라고 합니다. 이때, v는 영벡터가 아닌 고유벡터입니다. - 고유벡터$($Eigenvector$)$: 선형 변환 A와 .. [선형대수학] 선형 변환 4 안녕하세요! 이번 블로그 포스트에서는 선형 변환$($Linear Transformation$)$의 정의와 특성, 활용에 대해 다루겠습니다. 1. 선형 변환의 정의와 특성 선형 변환은 벡터 공간에서 한 벡터를 다른 벡터로 매핑하는 함수입니다. 이때, 두 조건을 만족해야 합니다: - 덧셈에 대해 보존: $T(u + v) = T(u) + T(v)$ for all u, v in the vector space. - 스칼라 곱에 대해 보존: $T(ku) = kT(u)$ for all scalar k and vector u in the vector space. 선형 변환은 벡터의 방향과 크기를 유지하면서 벡터를 변환시키는 특징이 있습니다. 따라서 선형 변환은 행렬 연산으로 나타낼 수 있으며, 이때 선형 변환 행렬을 .. 이항 계수 이항 계수 $($binomial coefficient$)$는 이항식을 이항 정리로 전개했을 때 각 항의 계수이며, 주어진 크기의 $($순서 없는$)$ 조합의 가짓수이다. 1. 정의 자연수 n 및 정수 k가 주어졌을 때, \begin{align}\left(\begin{array}{c}n\\ k\end{array}\right) \begin{cases}n!/k!(n-k!) & 0 \leq k \leq n\\0 & k n\end{cases}\end{align} 2. 성질 항등식 \begin{align}\left(\begin{array}{c}n\\ k\end{array}\right) = \left(\begin{array}{c}n\\ n - k\end{array}\right)\end{align}.. [선형대수학] 행렬 연산 - 행렬 곱셈, 전치 행렬, 역행렬 존재 조건 3 제목: 행렬 연산 - 행렬곱셈과 전치행렬, 역행렬과 존재 조건 안녕하세요! 이번 블로그 포스트에서는 행렬 연산에 대해 알아보겠습니다. 특히, 행렬곱셈과 전치행렬, 그리고 역행렬과 역행렬의 존재 조건에 대해 자세히 설명하겠습니다. 1. 행렬곱셈$($Matrix Multiplication$)$ 행렬곱셈은 두 행렬을 곱하는 연산으로, 두 행렬의 크기가 알맞게 일치해야 합니다. 행렬곱셈은 왼쪽 행렬의 행과 오른쪽 행렬의 열을 쌍으로 곱하여 새로운 행렬의 원소를 계산합니다. 이러한 연산을 통해 다른 차원의 행렬을 변환하거나 여러 선형변환을 결합하는데에 사용됩니다. 두 행렬 A와 B를 곱하기 위해서는 A 행렬의 열의 개수와 B 행렬의 행의 개수가 동일해야 합니다. 예를 들어, A가 m x k 행렬이고 B가 k x .. 이전 1 2 다음
