5월 13일 끄적끄적

오늘은 어제에 이어 Advanced 된 eigendecomposition에 대해 배웠다. 

 

저번에 배운 Symmetric Matrix와 오늘 새로 Spectral Decomposition에 대해 배웠는데, 개인적으로 최근 파트가 선형대수학 커리큘럼 중 가장 어려운 부분 같다. 막 공식이 엄청 많고 수식이 복잡한 건 아니지만 이를 증명하고 활용하는데 약간의 어려움이 있었다. 그래도 교수님이 쉬운 예시를 들어 잘 설명해주셔서 막 이해 못 할 정도는 아니었다.

 

교수님이 마지막에 Matrix의 크기가 엄청 커질 때의 계산 기법 등에 대해 알려주었는데 굉장히 신기했다. 사실 그 전까지는 내용은 정말 재밌고 좋은데 이를 실전에서 쓰려면 많은 제약이 걸릴 것 같다고 생각했는데, 이러한 제약들을 해결하는 데 사용되는 기법들을 알려주시니까 굉장히 신기했다.

 

다음 주에는 SVD에 대해 배우고 이제 본격적인 Machine Learning 교육을 시작하는데 시간이 정말 빠른 것 같다.

 

이제 불금을 즐기러 가봐야겠다!