학부 전공으로 applied linear algebra가 있는데 확률 통계 + 랜덤 변수 이론을 선형대수학으로 풀어내는 과목임
책은 introduction to linear algebra를 쓰고.
대학원에서 컨벡스 최적화 배우기 전에 중요하대서 듣고는 있는데 본인은 기계계열에 연구 분야도 AI제어라서 이렇게까지 해야하나 싶음.
선대수, 확통, 랜덤변수 공부한 입장에서 굳이 이걸 선대수로? 에다가
어차피 개발자들이 라이브러리 다 구현해둬서 이런거까지 해야 하나 싶은데
컨벡스 최적화 배우기 전에 듣고 오라고 해둔 이유가 있을텐데 이렇게까지 배우는 이유가 뭐임?
알고 쓰는 것과 모르고 쓰는 것은 차이가 크다.
없음. 사용할일 없으면 사실 몰라도 됨. 그냥 아는척하는 용도 빼곤 글쎄... 근데 이건 모든 수학이 그럼. 특히 교과에서 나오는 핵심인 엄밀한 증명은 ... 글쎄.. 여기서 하는 사람도 적을것 같은데 좋아하는 사람들은 많더라
제발 그냥 미적분확통선대 까지만 bottom up으로 공부하고 나머지 수학은 top down으로 그때그때 필요할 때 찾아서 공부하면 됨
수학 공부 더 할 시간에 딥러닝 공부를 더 하고 최신 논문 한 편 더 읽으셈 근데 공부하다 모르는 표현이 나타났다? 그럼 그때 가서 책이나 유튜브에 강의 있나 찾아보고 공부하면 되는거임
ㅇㄱㄹㅇ
속이뻥
음... 근데 최적화는 빡쎄게 잡긴 해야할 것 같음