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머신러닝을 위한 기초 수학 #2

지난 포스팅에서는 선형회귀분석의 가설 함수에 들어있는 개념인 기울기와 절편에 대해 알아보았다.
이번 포스팅에서는 비용함수와 관련하여 ∑ 연산과 제곱함수의 U자 형태 그래프로부터 경사하강법을 이용하여
비용의 최솟값을 찾아내는데 필요한 미분에 대해서 알아보도록 하자.


∑ 연산

∑는 특정 범위 내에 있는 일련의 수들의 합을 표시하는 기호이다. 이 기호를 이용한 수식의 각 항을 보면 아래
그림과 같다.


시그마 기호를 기준으로 밑에는 변화하는 값을 표현할 문자(보통 i나 k를 사용)와 그 시작값을 등호로 연결하여
표시한다. 위 그림과 같이 i = 1이라고 표시하면 i라는 기호는 1부터 시작인 것이다. i = 10이라고 한다면
당연히 i가 10부터 시작된다는 의미이다. 다음으로 기호 위에는 밑에 표시한 기호의 마지막 값을 표시한다. 
이 때는 기호는 생략하고 값만 표시한다. 위 이미지와 같이 문자를 표시하게 되면 임의의 수를 의미하는 것이고
숫자를 표시하면 정확히 그 숫자까지 이다. 간단하게 몇가지 예를 보자.


A는 i가 1부터 50번 째까지 일반항에 해당하는 값들을 더하고 B는 50번 째부터 100번 째까지, 그리고 C는 
100번 째부터 임의 수 m까지 더하는 것이다.


마지막으로 가장 중요한 일반항이며 시그마 기호의 오른쪽에 표시한다. 이 일반항은 보통 i에 대한 식으로 
표현되며 i 자체가 될 수도 있다. 만일 i가 1부터 100번 째까지 더해지는 시그마의 일반항이 i 자체일 경우에는
1부터 100까지의 자연수를 더하라는 의미인 것이다. 아래 몇가지 예를 보자


위 각각의 식을 설명하다면 다음과 같다.

A : 1 + 2 + 3 + 4 + … + 47 + 48 + 49 + 50
B : (a^50) + (a^51) + (a^52) + … + (a^98) + (a^99) + (a^100)
C : (a + 100) + (a + 101) + (a + 102) + … + (a + m -2) + (a + m - 1) + (a + m)
D와 E는 같은 의미로 1번 째 a부터 50번 째 a까지를 모두 더하라는 의미이다.


선형회귀분석의 비용함수 복습


지난 포스팅에서 보았던 비용함수의 수식이다. 우선 앞부분만 떼어놓고 보자면 지난 번 포스팅에도 언급했지만
평균을 의미한다는 것을 알 수 있다. 시그마 기호의 밑이 i = 1이고 위가 m이니 i가 1부터 임의의 수 m까지
변하는 동안 어떤 일반항을 모두 더한 후 다시 m으로 나눈 것이니 바로 평균이 된다. 그리고 여기에서의 일반항은
역시 이미 설명한 바가 있지만 y에 대한 예측값 - 실제 y값 즉, 실제값에 대한 예측값의 오차를 제곱한 것이다.


그리고 이 제곱의 역할로 전체 그래프는 U자형 그래프가 나오는데 지난 시간까지 진행하면서 아직도 이해를 못한
부분이 바로 어떻게 이 U자형의 기울기 중 가장 낮은 지점인 0(제곱 함수이니 0보다 작을 수는 없다)에 접근하는가 
하는 것이다. 이 것을 알기 위해 필요한 것이 바로 미분법이다.


함수의 미분

위에 보았던 비용함수는 반복해서 말하지만 오차에 대한 함수이다. 따라서 값이 가장 작을수록 바람직하다.
다시 말해 전체 수식 중 H(x(i)) - y(i)가 0에 가까울수록 이 함수는 가장 작은 값을 갖게 되는 것이다.
이 것은 U자형 그래프의 가장 오목한 곳이며 바로 y축의 값이 0이되는 지점이다.

참고 : H(x(i))는 선형회귀분석 가설함수의 결과이다. 즉 예측 값인 y이다.


사람의 눈으로는 쉽게 이 지점을 발견할 수 있지만 우리는 컴퓨터에게 이 지점을 찾도록 해야 하며 그러기 위해서는
수학적으로 그 지점을 찾아낼 수 있도록 컴퓨터에게 알려주어야 한다. 그 방법 중에 하나가 바로 기울기를 이용
하는 것이다. 그래프를 봤을 때 x축이 0인 지점에서는 경사가 이루어진 부분이 없으므로 기울기가 0이다. 바로
이 기울기가 0인 지점을 찾으면 되는 것이다. 게다가 우리는 이미 기울기를 어떻게 구해야 하는지도 알고있다.


그런데…
우리가 기울기라 할 때에는 전체 그래프의 어느 지점에서 어떤 범위의 값을 취하더라도 항상 동일한 값이
나와야 한다. 아래 2개의 그래프를 보면서 살펴보자


왼쪽의 직선 그래프를 보면 x1과 x3은 시작점이 서로 다르다. 더군다나 x2 - x1의 값은 x4 - x3의 값보다 작다.
하지만 x1 ~ x2 위치에서 측정한 기울기는 x3 ~ x4 위치에서 측정한 기울기와 동일하다. 하지만 곡선으로 된
그래프의 경우에는 사정이 다르다. 측정하는 지점에 따라 기울기가 다르다. 오른쪽 그래프를 보게 되면 x와 x1의
위치는 다르지만 x ~ x’의 간격과 x1 ~ x’1의 간격은 동일하다. 그러나 직관적으로 보아도 기울기는 정 반대로
표현될 수 있다. x ~ x’에서의 기울기는 x가 증가함에 따라 y는 감소하는 -값의 기울기를 갖는 반면 x1 ~ x’1
에서의 기울기는 x가 증가함에 따라 y도 증가하는 +값의 기울기를 갖는다. 더 어려운 것은 x2 ~ x’2인데 이
범위에서는 양의 값의 기울기와 음의 값의 기울기가 동시에 보인다.


그렇다면 이번에는 x ~ x’ 사이를 반으로 갈라보면 어떨까. 이 그래프는 곡선이기 때문에 나누어진 각각은 다시
서로 다른 기울기 값을 갖게 될 것이다.


이렇게 곡선에서는 그래프 전체를 일관되게 표현해줄 기울기가 존재하지 않는다. 역으로 말하면 무수히 많은 
기울기가 존재한다. 그럼에도 불구하고 우리는 이 곡선의 그래프에서 기울기가 0인 지점 즉, 그래프에서 최소의
값(혹은 다른 상황이라면 최댓값이 될 수도 있다)을 찾아내야 하는 것이다.


그래서 사용하는 것이 바로 미분(微分)이다. 한자의 뜻 그대로 말하자면 아주 작게 나눈다는 것이다. 앞서
설명한 바와 같이 곡선에서는 무수히 많은 기울기가 존재하는데 이는 곧 x의 변화량이 달라질 때마다 각각의
시점에서의 기울기가 다르다는 말이다. 이러한 이유로 특정 지점에서 x의 변화량이 가장 작을 때의 기울기를
구하는 것이 바로 미분이다.


하지만 여기에서도 문제는 발생을 한다. 우리의 좌표계를 실수(實數)계로 놓고 보면 최소값은 무한히 생길 수
있다. 그렇다고 0이되면 안된다. 기울기라는 것이 변화량간의 관계이기 때문에 변화량이 0이라는 것은 하나의
점을 의미하는 것이고 점에 대한 기울기는 있을 수가 없기 때문이다. 여기서 다시 알아야 할 개념이 바로 극한이다.
극한이란 어떤 수가 되면 안되지만 그 수에 가장 가까운 수를 찾기 위한 일종의 편법이라고 할 수 있다(이 때 그
수에 가장 가까이 다가간다고 하는 것을 수렴이라는 용어로 표시한다).

극한 기호 : ∆𝑥는 x의 변화량을 의미하며 →0은 0으로 수렴함을 의미한다. 기호 lim은 limit를 의미한다.



By Brnbrnz - 자작, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=43249235


이와 같이 x의 변화량이 0으로 수렴할 때의 기울기를 찾아내는 것이 미분이고 이 미분을 이용하여 오차 함수의 
U자형 그래프로부터 최소값을 찾아낼 수 있는 것이다.
미분에 대한 추가적인 수학적 설명은 링크로 대신한다.


http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=2073828&cid=47324&categoryId=47324

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마즈다

이미 마흔을 넘어섰지만 아직도 꿈을 좇고 있습니다. 그래서 그 꿈에 다가가기 위한 단편들을 하나 둘 씩 모아가고 있지요. 이 곳에 그 단편들이 모일 겁니다...^^