머신 러닝을 위한 수학 with 파이썬, R - 딥러닝에 필요한 수학만 골라 담았다!

괜찮다고 말하지만 괜찮지 않은 너와 나, 우리가 안고 사는 우울. 그리고 그 감정이 가져온 마음의 병 우울증. 화제의 채널



왜 데이터 과학에서 수학이 필요할까?

데이터 과학에서 가장 중요한 것은 단연 데이터다. 데이터를 사용하려면 데이터를 수집하고 정제하여 정량된 값으로 변환해야 하는데 이때 필요한 것이 수학이다. 선형대수, 미분과 적분, 확률과 통계로 데이터를 요약하고 파악할 수 있기 때문이다. 또한, 데이터를 바탕으로 문제를 정의하고 논리적으로 해결하는 데 수학적 접근이 큰 역할을 한다. 이처럼 수학은 다양한 분야에서 여러 사람과 협업할 때 이들 간의 의사소통을 도와주는 공통어가 되기도 한다.



어떻게 머신 러닝에서 수학을 활용할까?

선형대수는 마르코프 체인, 주성분 분석 모형에서 응용하고 미적분은 Bass 모형, 경사 하강법, 뉴턴랩슨 메서드에서 응용한 예제를 살펴본다. 마지막으로 확률과 통계는 상관분석과 분산분석, 포아송, 로지스틱 회귀 모형에서 응용해본다.



무슨 언어로 실습하면 좋을까?

데이터 과학에서 가장 많이 사용하는 언어는 파이썬과 R이다. 여기서 파이썬과 R 모두 실습할 수 있게 구성하였으며, 두 언어로 머신 러닝을 어떻게 구현하는지 알아보자.