AI 2026.04.28 · 12 min
Advanced Convex Optimization Deep Dive · 3
볼록 최적화는 왜 ML의 기반인가
표준형의 전역 최솟값 보장부터 LP·QP·SDP 계층, 모델링 기법, DCP 자동 검증까지 — 볼록 최적화의 설계 철학을 추적한다.
tag
#machine-learning
총 4개의 글
AI 2026.04.28 · 11 min
Advanced Probability Theory Deep Dive · 4
조건부 기댓값은 왜 ML의 모든 곳에 있는가
독립성의 엄밀한 정의부터 Bayes 정리, 조건부 기댓값의 Kolmogorov 정의, Tower·Pull-out 성질, 그리고 베이지안 추론의 측도론적 기초까지 — ML 핵심 알고리즘을 관통하는 하나의 수학적 구조를 추적한다.
AI 2026.04.28 · 14 min
Advanced Convex Optimization Deep Dive · 7
볼록 최적화는 머신러닝을 어떻게 설명하는가
Logistic Regression의 수렴 보장부터 SVM 쌍대성, L1 희소성의 기하학, 비볼록 딥러닝의 역설, 그리고 온라인 학습의 Regret 경계까지 — 볼록 최적화라는 하나의 렌즈로 추적한다.
AI 2026.04.28 · 14 min
Advanced Mathematical Statistics Deep Dive · 7
통계학과 머신러닝은 왜 같은 말을 다른 이름으로 부르는가
ERM과 MLE의 수학적 동치부터 정규화의 MAP 해석, GLM의 통합 구조, 통계학습이론의 일반화 보장, 그리고 베이지안 신경망의 불확실성 정량화까지 — 두 분야를 관통하는 하나의 철학을 추적한다.