딥린이들이 가장 궁금해하는 부분이 Ai를 하기위해서는 어떤 수학을 공부해야하며, 얼마나 걸릴 것인가?인데
보통 딥러닝에서 필요한 가장 기초수학 3가지는 미적분, 선형대수, 통계학이고
좀 더 깊게 파고 싶다라고 하면 해석학, 블록최적화, 측도론을 뽑을 수 있다.
여기서 가장 중요하고 수포자들이 가장 좌절하는 구간이 결국 '미적분'이다
수포자(아예 안함)였던 내 기준으로는 중학교 수학 + 고등학교 수학 4개월정도 혼자 공부했고
스튜어트 미적분 5개월정도 소요됐다. 이 5개월 중에서 3개월은 내가 수포자였다보니깐 배우는 속도가 매우 느려 스튜어트 미적분 과외를 받았다. 그 이후 혼자서 문제풀이로 2개월 정도 했다.(만약 과외안했으면 2개월 더 추가 됐을 듯)
생각보다 대학과정임에도 불구하고 고등학교 수학에서 약간 확장한 느낌이 강해서 심리적 벽만 한번 넘어서면 할만하다(뒤에 벡터미적분학 뺴고 ㅋㅋ)
도저히 못하겠으면 유튜브에 무료강의 많으니깐 그때그떄 찾아서 보던가 아니면 (스튜어트 미분적분학1: 1.1절-1 함수의 정의 (함수란?) [미적분학, 미적분] - YouTube)이거 보던가 ㅇㅇ
그리고 미적분만 확실히 해두면 나머지는 할만하다 ㅇㅇ
그리고 가끔씩 적분안해도 된다는 사람있는데 Ai조무사 할거 아니면 적분도 해놔라
측도론은 대학원에서 하는건가 학부 측도론은 수학과 아니냐
대학원에서 하는 경우가 많지. 말그대로 Ai 연구쪽 깊게 파기위해서 시작하는 공부라서
순간 측도론, 최적화까지 학부에서 해야하나 하고 간담서늘해짐
ㅋㅋㅋㅋ 그럼 딥린이들 다 탈갤할 듯
미적 고등학교 이상으로 딱히 필요한지 모르겠던데 내가 아직 깊에 못판건가.. ㅣ - dc App
측도론이 할만하다는 건줄 - dc App
실제 핵심 컨퍼런스들 (CVPR, ICCV, ECCV, Neurips 등)에서 해석적 테크닉 논문이 얼마나 된다고 다들 이러시나. ICML, ICLR, Neurips엔 좀 그래도 있긴한데... 비전, NLP 계열에선 굳이 시간들일 필요는 없을듯
그리고 딥러닝에 convex optimization 은 왜 굳이 필요함? 딥러닝이 다루는 문제들 대부분이 non-convex인데다 심지어 주로 사용하는 최적화 테크닉들도 convex optimization 관련 핵심 연구들 (예륻들어서 convex relaxation) 과는 별 연관관계도 없는데
그럼 최대 해석학까지만 건드려도 문제없단거임?
솔직히 그 이상 수학과목을 수강해야 한다면 그냥 수학과라고 봐야하지 않겠음?
넌컨벡스도 컨벡스를 이해해야 글로 넘어갈 수 있음
Convex가 필요없다고?? 딥러닝 교과서 펴보니까 도배던데
Convex optimization? 배워보긴 했음? 딥러닝 교제에서. Legendre fenchel transform 써서 duality 계산해서 solution 찾으려고?
측도론 알면 물론 좋지만 사실 그닥 필요는 없을 거임. 대학원 가서는 그런 거 할 여유 없을 거고 학부 때 수학과 복전한다든가 하는 경우에나 공부한다고 보면 됨. 해석학은 권장할 만한 것 같긴 한데 필수냐면 역시 아니고.
그래서 님들 트랜스포머 같은 거 만들어서 씀 갖다 씀? - dc App