딥러닝 최신논문관련 수학 읽어도 어느정도 이해가 되는수준까지 되고 싶은데관련 수학과목들을 어떤책으로 더 공부하면 될까요?지금 미적,선대,해석,확률(대학원 확률론).. 이정도 겉으로만 살짝본 수준입니다
전혀 필요 없지 않나요? 딥러닝 빅데이터 쪽 과목에서 필요한 수학을 포함해서 가르치는 거로 알아요. 예를들어 콜세라 가서 강의 찾아보시면 그 안에서 다 가르친다고 합니다
굳이 필요한 수학 과목도 선대랑 미적을 넘어서지 않고 계산과정에서 미방이나 수치해석 정도. 머신러닝 관련 논문마다 쓰는 방법론이 달라 실해석이나 확률론을 어디까지 쓰는지는 다 다르고 이건필요 이건 아님 구분하기에는 케바케
이걸 남보고 정리해서 알려달라고 하는건.. ㅡㅡ 그냥 시착하지 말지 - dc App
그냥 수업을 들으면 다 정리해서 가르쳐주는걸 혼자서 하겠다고?
그 4개를 다 알면 논문 읽는 데 무리가 없음 - dc App
그쪽은 실험 위주라 논문 읽어봐야 별로 얻는거 없음 코드 까봐야 해서 수학보단 컴공 베이스가 훨씬 중요함 특히 직접 연구할거면 본인의 질문을 좀 더 명확히 하셈