인공지능과 선형 회귀

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황인채

인공지능을 배우는 일은 더디기도 하지만 힘도 든다. 그것 안에서, 내가 아직 배우지 않은 수학이 사용된다. 그래서 나는 수학을 공부해야만 한다.


인공지능에 기초가 된다는 선형 회기를 배우는 것도 수학에서 자유롭지 못하다. 선형 회기는 일차 함수를 사용한다. 그래서 우리는 일차 함수만 이해하면 그것을 이해할 수 있을 것처럼 보인다.


그러나 그것은 사실이 아니다. 그것의 과정에서 이차 함수를 미분을 하고, 직선의 기울기와 Y축 절편을 찾기 위하여 편미분을 사용한다. 삼차원 공간에서 기울기를 구하기 위하여, 한 점에서 두 변수를 미분한 값을 더하여, 벡터 값으로 나타낸다.


위의 것들 중, 편미분과 삼차원 공간에서 이변수 함수의 기울기를 구하는 법은 내가 배우지 않은 것이었다. 다행이 편미분의 기초적인 개념을 이해하는 것은 크게 어렵지 않았다. 더 어려운 것이 삼차원 공간에서 기울기를 벡터 값으로 이해하는 것이었다.


나는 매우 힘들게 수학 공부를 하고, 컴퓨터가 주어진 자료를 활용하여 일차 함수의 기울기와 Y축 절편을 찾아가는 방식을 대충 이해하였다. 그러면 이제 선형 회기 공부는 끝마친 것인가?


아니다, 아직도 또 한 가지가 남아있다. 그것은 선형 회기를 컴퓨터 프로그램으로 구현하는 일이다. 나는 한 강사가 C++ 언어로 구현한 프로그램을 따라하여 실행하여 보았다. 그것은 잘 돌아갔다. 그런데 문제는 내가 그 내용을 이해하지 못한다는 것이다. 그 프로그램 내용을 이해하기 위해서는 좀 더 긴 시간 동안 C++ 언어를 공부하여야 할 것이다.


Artificial Intelligence and Linear Regression

 

Incha Whang

Learning artificial intelligence is tardy and difficult. In it, mathematics that I have not yet learned is used. So I have to study mathematics.


It is not free from mathematics that We learn the Linear Regression which is the basis of the artificial intelligence too. The Linear Regression is use linear function. So we seem to be able to understand it if we understand only the linear function.


But it is not the fact. In its process we must differentiate the quadratic function, and use partial derivative to find the slope of the straight and the Y-axis intercept. And to obtain the gradient in three-dimensional space, we add the values differentiating two variables at one point, and represents by a vector value.


Of the above, partial derivative and how to find the gradient of a function of two variables in three-dimensional space was something I did not learn. Fortunately, it was not difficult to understand the basic concept of partial derivative. The more difficult thing was to understand the gradient as a vector value in three-dimensional space.


I studied mathematics so hard, and I have roughly understood that computer using the given data how to find the slope of the linear function and the Y-axis intercept. So, is my linear regression study done now?


No, there's still one more thing remains. It is to implement a Linear Regression as a computer program. I followed a program implemented as C++ language by one instructor and tried it. It worked well. But the problem is that I do not understand the contents. I will have to study C++ language for a longer time to understand the program.