아카데미를 앞두고 오늘부터 강의를 듣기 시작했다.
수학부터 듣기 시작했는데 이걸 어디에 쓰는지, 왜 배우는지 알 수 없어서 지루했다.
기초 대수학
A가 B의 ~이다.
subset : 부분집합 ... (∀a∈A)∈B
superset : 상위집합 ... (∀b∈B)∈A
proper subset : 적어도 B의 원소 중 하나는 A에 포함되지 않음 ... [(∀a∈A)∈B]Λ[A≠B]
proper superset : 적어도 A의 원소 중 하나는 B에 포함되지 않음 ... [(∀b∈B)∈A]Λ[A≠B]
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Cardinality of Sets : 집합의 원소들의 갯수, |A| 로 표현
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Cartesian product of sets : 집합 A, B에서 원소 a, b 뽑아 (a, b) 만들 때,
모든 (a, b) 집합 = A×B
-> Cartesian product로 선, 평면, 공간이 만들어짐
머신러닝 : 정답, 데이터를 주고 기계를 학습시켜 정답을 맞추게 하는 것.
머신러닝 알고리즘(정답 유무에 따라)
- 지도학습(정답이 연속한지 여부에 따라) : 회귀분석, 분류
- 비지도 학습 : 군집분석, 강화학습
데이터 종류(학습에 사용되는지 여부에 따라) : Train data, Test data
Data split(데이터를 나눔)으로 Train, Test 데이터를 나누고 그것들을 학습에 이용.
- Valid data : 학습 완료 후 모델 검증, 관여함. 이 데이터가 고정되어 있으면 overfitting 현상 생길 수 있음.
