고급수학과 응용지식
AI 속 숨겨진 수학 원리, 그 비밀을 파헤치자
AI와 머신러닝의 핵심에는 수학이 있다. 이 글에서는 AI의 작동 원리를 가능하게 하는 선형대수, 확률과 통계, 미적분, 선형 회귀, 차원 축소 등 수학적 원리를 분야별로 분석하고, 자연어 처리, 이미지 분석, 최적화 알고리즘 등에 어떻게 적용되는지를 실용적인 예시와 함께 소개한다. AI를 제대로 이해하려면 수학의 기초부터 다시 살펴봐야 하는 이유를 이 글에서 확인할 수 있다. 1. 선형대수와 데이터 표현AI와 머신러닝에서 선형대수는 데이터의 표현과 처리를 위해 필수적으로 사용된다. 데이터는 보통 행렬이나 벡터로 표현되며, 이러한 수학적 구조는 모델이 입력 데이터를 해석하고 처리하는 데 유용하다. 예를 들어, 이미지 데이터는 각 픽셀의 값을 행렬 형태로 나타내며, 자연어 처리에서는 단어 임베딩을 통해 단..
