저도 처음엔 같은 고민을 했는데 실제로는 직관적으로만 이해해도 코드 짤 땐 문제없더라고요. 선형대수는 행렬이 뭔지만 알고, 확률은 분포 개념 정도만 잡아도 충분합니다. 깊이 있는 이론은 나중에 논문 읽을 때쯤 필요해요. 코딩 튜토리얼부터 시작하시면 금방 느낌이 올 겁니다.
LLM 학습할 때 꼭 수학을 다 알아야 하나요?
요즘 AI 공부를 시작하려고 하는데 자꾸 선형대수니 확률이니 하는 수학이 자꾸 나와서요. 저는 수학을 별로 좋아하지 않는 쪽이라서 좀 걱정이 됩니다. 혹시 LLM이나 기본적인 머신러닝을 이해하려면 정말 깊은 수학까지 다 알아야 하는 걸까요?
지금까지 여러 튜토리얼을 보면서 느낀 건데, 설명할 때마다 "이건 행렬곱셈이고" "이건 확률분포고" 이러는데 솔직히 그 부분에서 막혀서 영상을 멈추게 되더라고요. 근데 실제로 코드를 짤 때는 그렇게까지 깊이 들어가지 않는 것 같기도 하고요.
혹시 수학은 대충 넘어가도 되는 부분이 있으면 알려주시면 좋겠습니다. 아니면 수학을 덜 강조하고 설명해주는 튜토리얼이나 책이 있을까요? 저처럼 수학에 약한데 AI 공부하시는 분 있으세요?
답변 환영합니다.
지금까지 여러 튜토리얼을 보면서 느낀 건데, 설명할 때마다 "이건 행렬곱셈이고" "이건 확률분포고" 이러는데 솔직히 그 부분에서 막혀서 영상을 멈추게 되더라고요. 근데 실제로 코드를 짤 때는 그렇게까지 깊이 들어가지 않는 것 같기도 하고요.
혹시 수학은 대충 넘어가도 되는 부분이 있으면 알려주시면 좋겠습니다. 아니면 수학을 덜 강조하고 설명해주는 튜토리얼이나 책이 있을까요? 저처럼 수학에 약한데 AI 공부하시는 분 있으세요?
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저도 처음엔 그랬는데 일단 코드부터 짜보시는 걸 추천해요. 수학은 나중에 "왜 이렇게 하지?" 싶을 때 찾아보면 됩니다. 3Blue1Brown 영상들이 시각적으로 잘 설명해서 괜찮더라고요.
저도 비슷했는데 솔직히 처음엔 수학 100% 이해하고 시작할 필요 없어요. 코드 짤 때는 라이브러리가 다 해주거든요. 대신 선형대수 기초(행렬이 뭔지)랑 확률 개념(분포가 뭔지) 정도만 감으로라도 알면 충분해요. 파이썬과 PyTorch 먼저 익히고 필요할 때마다 수학 찾아보는 식으로 해도 됩니다.
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