[기초 수학과 통계] 함수와 그래프

이번 포스트에서는 선형, 지수, 로그, 시그모이드 함수가 각각 어떤 특징을 가지며 해석될 수 있는지 다뤄보겠습니다. 함수와 그래프먼저 함수가 어떤 식으로 활용되는지 알아보겠습니다. 함수(Function)는 입력값을 받아 정해진 규칙에 따라 계산한 뒤 결과(출력값)을 내는 "처리상자"와 같습니다.AI에서는 예측을 위한 레시피 역할을 합니다. 예를 들어 헬스케어 AI에서 환자의 나이, 키, 몸무게를 입력값으로 받아 특정 질병의 위험도를 예측하는 모델을함수로 표현할 수 있습니다. 간단한 예시로 risk = function(age, height, weight) 등으로 나타낼 수 있습니다. 그래프(Graph)는 함수의 입출력 관계를 시각적으로 보여줘서 AI가 데이터 속에서 학습한 패턴을직관적으로 이해할 수 있도..

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• · 2025. 10. 16.

[기초 수학과 통계] 평균, 중앙값, 표준편차, 히스토그램

이번 포스트에서는평균, 중앙값, 표준편차와 같은 통계량을 이해하고 히스토그램까지 다뤄보겠습니다. 평균과 중앙값평균(Mean)- 데이터의 모든 값을 합산한 후, 데이터 항목의 개수로 나눈 값- 데이터셋의 '중심'을 나타내는 가장 일반적인 척도 중 하나 평균은 우리가 일상생활에서 가장 흔하게 접하는 통계량입니다.예를 들어 한 학급 학생들의 시험 점수 평균을 계산할 때 모든 학생의 점수를 더한 다음 학생 수로 나누는 것이바로 평균 입니다.이는 데이터가 어디쯤에 몰려있는지 대략적으로 알려주는 값으로, 데이터의 전체적인 경향을 파악하는데 유용합니다. 평균은- 모든 데이터 값을 계산에 사용합니다.- 이상치(극단적인 값)에 매우 민감하게 반응하여 평균이 왜곡될 수 있습니다.- 대칭적인 분포를 가진 데이터에 적합합니다..

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• · 2025. 10. 16.

[기초 수학과 통계] AI와 언어, 선형대수

이번 포스트에서는- AI 기반 인체 및 질병 이해를 위한 첫걸음인 데이터 처리의 기본이 되는 선형대수학 개념과NumPy를 활용한 가중합 계산 방법을 다루어보겠습니다.- 벡터, 행렬, 전치, 내적 등의 개념을 학습하고 실제 데이터에 적용하는 방법을 다루겠습니다. AI와 언어, 선형대수인공지능(AI)와 자연어 처리(NLP) AI는 수많은 단어와 문장을 숫자로 바꿔서 이해하려고 합니다.이렇게 언어를 숫자로 바꾸는 것을 '임베딩(embedding) 이라고 하는데,이 과정에서 선형대수 라는 수학 도구가 아주 중요하게 쓰입니다. 예를 들어, '사과'라는 단어는 [1,0,0] 벡터로, '바나나'는 [0,1,0] 벡터로 표현하는 식입니다.실제로는 더 복잡한 숫자들이 사용디지만 이렇게 숫자로 표현된 단어들을 가지고 AI..

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• · 2025. 10. 15.