Math Logic / Linear Algebra & Data Geometry

고차원 데이터의 구조를 체계적으로 다루는 선형대수학과, 이를 공간적 관점에서 해석하는 데이터 기하학을 다루는 학습 노드입니다.

고차원 데이터의 핵심 정보는 유지하면서 노이즈와 중복을 제거하여 차원을 축소하는 원리와, 주성분 분석(PCA)의 수학적 매커니즘을 다루는 학습 노드입니다.

행렬의 미분과 변화율을 다루는 행렬 해석학, 그리고 행렬의 고유한 성질을 추출하는 고윳값 분해의 수리적 역학을 다루는 학습 노드입니다.

목표 함수를 최소화하거나 최대화하는 최적의 변수 조합을 찾는 수리적 방법론과, 전역 최적해를 보장하는 볼록 함수의 기하학적 성질을 다루는 학습 노드입니다.

고차원 데이터의 수학적 공간인 벡터 공간을 정의하고, 데이터 간의 변환 규칙을 규정하는 선형 사상의 원리를 다루는 학습 노드입니다.