선형대수학이란 어떤 학문이며, 왜 머신러닝(Machine Learning)에 필요한가

1. 선형대수학은 벡터, 행렬, 그리고 이들을 다루어 연산 및 변환을 탐구하는 학문이다.

 

1-1. 머신러닝(Machine Learning)이란, 컴퓨터가 학습하고 그 경험을 통해 개선되는 인공지능의 한 분야.

 

2. 머신러닝이 선형대수학을 필요로 하는 이유는 크게 2가지로 볼 수 있다.

 

  - 선형대수학은 데이터 표현의 기본 언어

    

      1) 현실 세계의 복잡하고 수 많은 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 구조화하고 체계적으로 표현하는 방법론 필요

 

      2) 선형대수학은 데이터를 벡터, 행렬 같은 텐서 형태로 표현하고 구조화하는 표준적이고 효율적인 방법론 보유

 

      3) 따라서, 대규모의 복잡하고 다양한 데이터를 다뤄야 하는 머신러닝은 데이터를 효과적으로 표현하기 위해 선형대수학을 기본 언어로 사용한다.

 

  - 선형대수학은 알고리즘 계산의 핵심 도구

 

      1) 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측 모델을 만드는 머신러닝 알고리즘은 입력 데이터를 처리하여 결과를 도출하기 위해 방대한 양의 수치적 계산 과정을 필요로 한다.

 

      2) 선형대수학의 벡터 덧셈, 행렬 곱셈등 수학적 연산은 대규모 데이터를 빠르고 효율적으로 계산하데 가장 적합하다.

 

      3) 따라서, 데이터에 대한 방대한 계산을 효율적으로 수행해야 하는 머신러닝은 알고리즘의 구현 및 실행을 위해 선형대수학적 연산을 활용한다.