Dimensionality Reduction, 그리고 PCA와 SVD (Part3)|

그래서 다음과 같은 신기한 자료도 찾아서 읽고 code를 일부만 공개한 자료였지만 나머지 부븐을 채우려고도 노력했었다. 연휴가 토일, 화요일(부처님오신날)이었는데, 월요일에도 집에서 이론공부를 하기로 해서 4일간 하루평균 8시간 이상씩 열공을 한 것 같다. 아래 자료는 참 특히한 분석이고, 강의를 한다면 학생들이 좋아할 내용같다. 결국 3개자료를 모두 찾았다. https://alyssaq.github.io/2015/visualising-matrices-and-affine-transformations-with-python/ https://alyssaq.github.io/2015/understanding-eigenvectors-and-eigenvalues-visually/ https://alyssaq.github.io/2015/singular-value-decomposition-visualisation/ 그리고 SVD에서 가장 중요한 rorating and stretching에 대한 logic을 공부했다. 그리고 아마 이 부분이 deep learning에서 가장 수학이 많이 필요한 부분중 하나일것 같다는 생각도 해보면서 과연 이렇게 깊게 들어가야 하는 SVD의 개념을 나도 그랬지만 모두들  너무 간과하면서 지나 간것이 아닐까 궁금하다.  나는 Latex 자료들을 노트에 정리해 가면서 Dimension reduction에 심취하는 중이었는데, 아쉽게도 이무렵에 연휴가 끝나 버렸다. 우리 카페의회원님들은 제가 자료를 찾고 뒤지는 시간은 생략하고 엄선된 자료들만 받아 보기에 자료를 찾느라 허비한 시간들을 절약할 수 있고, 또 최고의 자료들만 바로 볼 수 있다는 장점이 있다는 사실에 감사해야 한다.   나는 아직도 SVD에 배가 고프다. 그리고 이 노래는 나의 감정을 잘 표현해 주는 것 같다. 아 사랑과 청춘도 아닌 공부에서 이런 감정을 가진다니.....https://www.youtube.com/watch?v=wNYohSTSk04 5월의 남은 날들도 이런 주제로 공부할 예정이다.