AI를 위한 필수 수학

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AI

를 위한 필수 수학

게 그 말을 사용하기 시작할 것이다. 때로는 ‘봉수와

bonsoir

’

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라고 말해야 할 때 ‘봉주르’라고 하

는 것처럼 맥락에 맞지 않는 말을 할 수도 있다. 하지만 프랑스에 오래 머물다 보면 맥락에 맞

는 올바른 어휘를 사용할 수 있게 될 것이다.

세부적인 내용을 숙지하지 않고 어휘를 최대한 빨리 배우는 것에는 또 다른 장점이 있다. 분야

마다 서로 다른 용어를 사용해 동일한 개념을 지칭하곤 하는데, 이렇게 되면 혼란이 발생하고

소통에 장벽이 생긴다. 따라서 해당 분야에서 자주 사용되는 어휘를 익히면 이미 알고 있던 개

념에 새로운 이름이 있다는 사실을 알게 되고 혼란을 피할 수 있다.

인공지능 분야를 이해하기 위해 알아야 하는 확률과 통계 용어는 그리 많지 않다. 각 용어를 사

용할 때마다 언급하겠지만 확률 이론의 목표는 랜덤한 숫자나 확률적인 사건을 결정론적인 명

제로 만드는 것이다. 인간은 불확실성을 싫어하며 세상을 통제할 수 있고 예측 가능한 곳으로

만들고 싶어하기 때문이다. 인공지능, 머신러닝, 데이터 과학에 관한 글을 읽을 때 확률 및 통

계 용어에 주목해야 한다. 다시 말하지만 용어의 정의까지 알 필요는 없다. 그저 용어에 관한

설명을 듣고 해당 용어의 개념이 다른 개념과 어떻게 연결되는지 이해하기만 하면 된다.

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