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- “머신러닝의 기본 지식은 컴퓨터 과학쪽이고. 그 기본은 수학” - 김정희
- “폴리노미아 함수, 일반함수 피팅, 시그노이드 함수. 확률 피팅, 리그레션, 뉴럴넷, 서포트백터머신 등이 많이 쓰이는 알고리즘들이에요. 머신러닝을 잘하고 싶으면 고급수학을 잘 알아야 합니다. 공업수학 수준은 아니더라도, 확률(제1), 미적분 정도인데 학부수준이 아니라 수학과 전공수준의 해석학 정도는 해야 합니다. 그래야 고급 확률을 할 수 있을 거에요. 선형대수학도 아주 중요합니다. 처음 시작하는 사람이라면 선형대수학과 확률해석학, 함수해석 정도를 공부하는 게 좋겠습니다.” - 유인관/ 티그레이프
이렇게 써 있는데 위에 써 있는 선형대수학, 확률, 함수 이런거 공부하려면 선행해야할 수학개념이 무엇인가요?
고등학교 교과과정 까지 쭉 다시 해야 할까요? 아니면 따로따로 공부 할수 있나요?
도대체 어떻게 접근해야할지 알려주세요!
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