본 포스트는 Deep-Learning-Book-Series-Introduction 을 기본으로 만들어졌습니다. 완벽히 마스터 한 후에 쓴 글이 아니고, 저 또한 공부하며 쓰는 번역에 가깝기 때문에 서로 질문해가며 이해를 도울 수 있으면 좋겠습니다.
딥러닝 입문서로 가장 추천을 받는 책 중에 the Deep Learning Book이 있습니다. 저도 작년부터 틈틈히 보고 있는데 정작 딥러닝 파트가 나오기도 전에, 선형대수학과 통계학 그리고 기존 머신러닝 방법론들을 소개하는 부분에서 사고가 마비되어… 앞장을 왔다 갔다 하며 진도가 쉽게 나가지 못하고 있습니다. 아무래도 문돌이 + 영어텍스트가 겹쳐서, 자괴감을 많이 느꼇는데요….
다행히 원어민들 중에서도 이 책의 선형대수 부분이 어렵다는 의견이 상당 수 존재했나 봅니다…!
이 포스팅 시리즈에서는 hadrienj라는 유저가 Deep Learning Book의 선형대수 파트를 정리한 텍스트와 python notebook 코드를 올려놓은 페이지를 우연히 발견하게 되어 한국어로 정리하며 이해해보고자 합니다. 텍스트 외에도 직접 ipython notebook으로 코딩한 파일이 있으니(여기) numpy 실력을 올리는 데도 도움이 될 것이라 기대합니다.