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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 4 편
공업수학 시리즈 24편: 수치해석, 최적화, 그래프, 확률과 통계 로드맵
공업수학 시리즈의 첫 사이클을 마무리하며 수치해석, 최적화, 그래프, 확률과 통계가 왜 중요한지와 앞으로 어떤 순서로 공부하면 좋은지 정리합니다.
2026-03-19 · 8 분 읽기 #engineering-math#numerical-methods#optimization#probability#statisticsAI/ML을 위한 수학 완전 정복: 선형대수, 미적분, 확률통계
AI와 머신러닝을 이해하기 위한 핵심 수학을 완전히 정복하는 가이드. 선형대수(벡터, 행렬, 고유값), 미적분(편미분, 체인 룰), 확률통계(확률분포, 최대우도추정, 베이즈)까지 직관적으로 설명합니다.
2026-03-17 · 38 분 읽기 #mathematics#linear-algebra#calculus#probability#statisticsAI/ML 논문 읽기에 필요한 수학 + LaTeX/KaTeX 총정리
AI/ML 논문을 읽을 때 반드시 만나는 수학 개념(선형대수·미적분·확률통계·최적화)과 LaTeX/KaTeX 수식 문법을 실전 예시 중심으로 총정리합니다. 기호 치트시트, 수식 패턴 해설, MDX 블로그 렌더링 팁까지 한 번에 다룹니다.
2026-03-08 · 26 분 읽기 #ai-papers#math#latex#katex#linear-algebraAI를 위한 수학 완전 가이드 — 선형대수부터 정보이론까지
AI/딥러닝에 필요한 수학을 코드와 직관으로 정리합니다. 선형대수(행렬, 고유값), 미적분(편미분, 역전파), 확률/통계(베이즈, 분포), 최적화(경사하강법), 정보이론(엔트로피, KL-divergence)까지.
2026-03-02 · 16 분 읽기 #ai#mathematics#linear-algebra#calculus#probability