[인공지능 기초수학] #2. 스칼라, 벡터, 행렬, 텐서

1. 선형대수

- 데이터 분석에 필요한 각종 계산을 돕는 학문

- 대량의 데이터를 포함하는 복잡한 계산 과정을 간단한 수식으로 서술 할 수 있다.

 

 

① 스칼라

- 실수(real number)인 숫자 중 하나

 

② 벡터

- 크기(magnitude)와 방향(direction)을 가진 물리량, 차원의 공간에 존재

- (대수적 정의) 수 또는 함수의 나열

- 보통 데이터의 묶음(tuple), 열과 행 존재

- 데이터 레코드 하나를 단독으로 벡터로 나타낼 때는 열 하나로 표시

[인공지능 기초수학] #3. 벡터 with 인공지능, 파이썬

 

③ 행렬

- 2차원 배열

- 복수 차원을 가지는 여러개의 데이터 레코드를 합쳐 표기

- (주의) 데이터를 행렬로 묶어서 표시할 때는 벡터 하나를 열이 아닌 행으로 표시

- 행 = 특성 행렬(feature matrix)

 

④ 텐서

- 3차원 이상의 배열(다차원 배열)

- 크기가 같은 행렬이 여러 개 같이 묶여 있는 것

 

 

2. 텐서플로(TensorFlow)

- 구글에서 만듦. 딥러닝 프로그램을 쉽게 구현할 수 있도록 하는 라이브러리

- 데이터 흐름 그래프(dataflow graph)로 계산

- 즉, 텐서 형태의 데이터들이 딥러닝 모델을 구성하는 연산들의 그래프를 따라 흐르면서 연산이 일어남.

- 딥러닝에서 데이터를 의미하는 텐서(Tensor) + 데이터 흐름 그래프를 따라 연산이 수행되는 형태(Flow)

 

 

3. Numpy(Numerical Python)

- C 언어로 구현된 파이썬 라이브러리, 고성능 수치를 계산

- 벡터 및 행렬 연산에 편리

 

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Last Updated. 2025.06.18

🔖 참고 자료

https://thebook.io/080246/part03/ch10/unit18/#sigil_toc_id_41