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해결하는 문제

머신러닝이나 AI를 배우고 싶은 많은 사람들이 기초 수학이 부족해 벽에 부딪힙니다. 이 프로젝트는 선형대수, 해석기하학, 행렬 분해, 벡터 미적분, 확률과 통계, 연속 최적화 등 완전하고 잘 정리된 수학 주제를 모아, 학습자가 알고리즘에 뛰어들기 전에 필요한 기초를 쌓을 수 있게 합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Datawhale 커뮤니티가 편찬한 오픈소스 튜토리얼입니다. 영어 책 『Mathematics for Machine Learning』(MML 책)을 장별로 중국어로 번역하고 각색합니다. 각 장은 자원봉사자들이 번역하고 검토했습니다. 콘텐츠는 Markdown 파일로 제공되며, docsify 기반 웹사이트에서 온라인으로 읽거나 저장소 루트에서 docsify serve docs를 실행하여 로컬에서 읽을 수 있습니다. 목차에는 서론부터 분류와 서포트 벡터 머신까지 12개 장이 명확한 진행 표시와 함께 나열되어 있습니다.

대상 독자

이 튜토리얼은 다음을 대상으로 합니다:

• AI 과정에 더 강한 수학이 필요한 대학 공대생(컴퓨터 과학, 전기 공학, 자동화 등).
• 머신러닝과 AI 초보자(독학자와 직장인 포함).
• 고급 연구나 개발로 나아가기 위해 수학 이해를 심화하려는 실무자.

주요 특징

• 잘 알려진 머신러닝 수학 교과서의 완전한 중국어 번역.
• 선형대수, 기하학, 행렬 분해, 미적분, 확률, 최적화 등 필수 주제를 폭넓게 다룸.
• 활발한 번역 및 교정 자원봉사자들이 참여하는 커뮤니티 주도.
• 온라인에서 무료로 읽을 수 있으며 CC BY-NC-SA 4.0 라이선스.
• 장별 링크와 진행 체크리스트로 구조화.