1) word sense : 단어의 의미 2) synonym (ex) couch와 sofa * principle of contrast : 형태 다르면 의미도 다르다 3) word similarity (ex) dog와 cat 3) relatedness (또는 association) (ex) cup과 coffee 4) lexical fields (어휘장) (ex) 의사와 매쓰 단어의 의미란? 단어의 사용(use), 즉 문맥에 따라 달라진다. (ex) Labov : 컵이란 무엇인가? ∴ 단어의 의미는 neighboring word를 통해 알 수 있다. "한 단어 = 그 단어의 이웃 단어를 벡터로 나타낸 것" [ Vector Semantics ] 1. Long, sparse vector : count로 벡터 만..

칸 아카데미 선형대수 강의는 138개 정도. 대부분의 동영상은 20분 내외다. 일주일에 2-3시간 정도 투자해서 매주 강의 8개씩 들으면 17-19주만에 다 들을 수 있다. Linear Algebra > Vectors and Spaces > Vector dot and cross products 부분을 정리한 것. https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra/vectors-and-spaces#dot-cross-products Vectors and spaces | Linear algebra | Math | Khan Academy If you're seeing this message, it means we're having trouble loading external ..

Linear Algebra > Vectors and Spaces > Subspaces and the basis for a subspace 부분을 정리한 것. https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra/vectors-and-spaces#subspace-basis Vectors and spaces | Linear algebra | Math | Khan Academy If you're seeing this message, it means we're having trouble loading external resources on our website. If you're behind a web filter, please make sure that the domains *..

Linear Algebra > Vectors and Spaces > Linear dependence and independence 부분을 정리한 것. https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra/vectors-and-spaces#linear-independence Vectors and spaces | Linear algebra | Math | Khan Academy If you're seeing this message, it means we're having trouble loading external resources on our website. If you're behind a web filter, please make sure that the domains ..

Linear Algebra > Vectors and Spaces > Linear combinations and spans 부분을 정리한 것. https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra/vectors-and-spaces#linear-combinations Vectors and spaces | Linear algebra | Math | Khan Academy If you're seeing this message, it means we're having trouble loading external resources on our website. If you're behind a web filter, please make sure that the domains *.kas..

스탠포드 자연어 처리 강의 CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning (http://web.stanford.edu/class/cs224n/) 를 듣고 싶었는데, 들으려면 이 4가지 조건이 우선 만족되어야 한다. 1. 파이썬 2. 미적분, 선형대수 3. 기초 확률과 통계 4. 머신러닝에 대한 기초적 이해 파이썬은 할 줄 알고, 머신러닝 개념은 대충 주워들은게 있다고 해도. 미적분, 선형대수 등 수학은 배운 적 없다! 이렇게 딥러닝에 필요한 수학을 공부할 때 많이들 추천하는 칸 아카데미! (https://ko.khanacademy.org) 머신러닝에 필요한 수학을 칸 아카데미로 공부하려는데 어떨까? 라는 질문에 달린 답변들 머신러닝/데이터 사이언스를 위..