[일반] 머신러닝 응용에도 수치 최적화 좀 공부해야함?

[익명(183.96)]

공대출신 틀딱임...

해석개론 6년전에 들어서 기억도 안나는데 이번에 석사 입학하게 됐음...

만약 중요하다면 다시 해석학 독학해야 하나 싶어서...

최적화 강의 계획서 보니깐 일반적으로 아는 gradient descent 포함해서

여러가지 구속/비구속 최적화 방법론들, smooth/non-smooth convex problems 나오는것같음

[익명(223.62)]

넹

[익명(183.96)]

ㄳㄳ

[익명(182.227)]

알면 좋긴한데 선대에서 벗어나질 않음. 머신러닝 손뗀지 몇년 돼서 요새 트렌드는 모름

[익명(183.96)]

미안한데 선대같은경우는 어려운 개념이 나오는거야? 머신러닝에서 꾸준히 쓰이는 eigenvalue, kernel, spectral theorem, svd이런거는 알아도 수학과에서 선대배울때 나오는 어려운거까지 나온다면 그냥 포기하려구...

[익명(182.227)]

그정도는 알아야지...

[익명(183.96)]

여기서 벗어나는건 아니지??

[익명(182.227)]

ㅇㅇ 이론할거 아니면 튜닝만 잔뜩함

[익명(183.96)]

너무 고맙다

[익명(219.255)]

좀 공부해야 하는 정도가 아닐텐데..

[익명(223.39)]

Optimization이라는 수학과 과목을 들은적이없는데

[익명(182.227)]

딥러닝이라는거 자체가 CNN 이용한 optimization인데수우...