Math for ML part 2: 활용편

학습개요
학습대상
학습목표
커리큘럼
신청정보

Math, ML, Recognition

시작일

매주 2019년 10월 2일

진행일시

매주

모집현황

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진행장소

캠퍼스

학습대상

᛫ 풀잎스쿨 8기 MML part 1 참여자, 또는 머신러닝 이론 이해에 필요한 선형대수, 미분, 확률통계 개념을 알고 계신 분들
᛫ 머신러닝 이론의 수학적인 원리를 알고 싶은 분들

과목난이도

쉬움 (1단계) ~ 어려움(5단계)

학습목표

᛫ 머신러닝 알고리즘의 바탕이 되는 수학적인 원리를 이해합니다.
᛫ classical ML의 이론을 통해서 복잡한 머신러닝 모델을 이해하기 위한 기초를 다집니다.

운영방식

① 진도 계획에 맞추어서, 스터디 전까지 주교재를 공부합니다.
② 스터디 시간에는 사전에 지정된 발표자가 발표를 합니다.
③ 이해가 되지 않았던 부분, 같이 이야기해볼 내용 등을 발표 중간 또는 발표 이후에 함께 토론합니다.
④ 스터디 시간에 해결하지 못한 질문과 스터디 이후에 생긴 의문점은 Slack 채널에서 이야기해봅니다.

선수지식

᛫ 기본적인 선형대수, 미분, 확률통계 개념 (주교재 2~7단원 내용)

학습 및 참고자료

⊙ 주교재
᛫ Mathematics for Machine Learning
⊙ 부교재
᛫ Pattern Recognition and Machine Learning

커리큘럼

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주차	모임내용	학습자료
1 주차	When Models Meet Data	8.1 Empirical Risk Minimization ~ 8.2 Parameter Estimation
2 주차	When Models Meet Data	8.3 Probabilistic Modeling and Inference ~ 8.5 Model Selection
3 주차	Linear Regression	9.1 Problem Formulation ~ 9.2 Parameter Estimation
4 주차	Linear Regression	9.3 Bayesian Linear Regression ~ 9.4 Maximum Likelihood as Orthogonal Projection
5 주차	Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis	10.1 Problem Setting ~ 10.3 Projection Perspective
6 주차	Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis	10.4 Eigenvector Computation and Low-Rank Approximations ~ 10.7 Latent Variable Perspective
7 주차	Density Estimation with Gaussian Mixture Models	11.1 Gaussian Mixture Model ~ 11.2 Parameter Learning via Maximum Likelihood
8 주차	Density Estimation with Gaussian Mixture Models	11.3 EM Algorithm ~ 11.4 Latent Variable Perspective
9 주차	Classification with Support Vector Machines	12.1 Separating Hyperplanes ~ 12.2 Primal Support Vector Machine
10 주차	Classification with Support Vector Machines	12.3 Dual Support Vector Machine ~ 12.5 Numerical Solution
11 주차	Bonus Topic: 추후 결정	TBD

퍼실소개

신승연

하고 싶은 게 너무 많아 고민인 대학원생입니다.
딥러닝의 이론적인 부분, 특히 딥러닝과 뇌과학, 인지과학이 만나는 접점에 관심이 있습니다.
요즘은 수학에 흥미를 느끼고 있습니다.

풀잎 8기에서 교재의 Part 1 부분을 공부했는데, 수학 개념들을 설명하는 방식이 마음에 들었습니다.
좋은 책을 끝까지 공부하고 싶어서 연장 풀잎을 개설하게 되었습니다 :)

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