[Python] 행렬의 연산(Matrix Multiplication) Numpy Dot 예제
Numpy Dot → np.dot( ) Numpyt Array를 곱할 때 사용 두 입력 배열(행렬, 벡터)의 내적 계산 입력 값이 모두 스칼라이면 1차원 배열을 생성하고, 그렇지 않으면 n차원 배열 생성 입력 값이 모두 벡터이면 행렬의 곱을 계산 source : https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html np.dot( )을 이용한 2x2 행렬의 곱 import numpy as np a= [[1, 0], [0, 1]] b = [[4, 1], [2, 2]] np.dot(a, b) np.dot( )을 이용한 두 행렬 값의 곱 a = np.arange(3*4*5*6).reshape((3,4,5,6)) b = np.arange(3*4*5*6)..
카카오 AI 리포트 (Vol.1~3)
카카오 AI 리포트 Vol.1 (2017 MAR) 01. AI 기술 개발의 역사, 머신러닝과 딥러닝 - 최초의 AI프로그램, 논리연산가(Logic Theorist), CMU Allen Newell & Herbert A. Simon . 첫째, 추론을 통한 탐색 . 둘째, 경험적 방법론(Heuristics) 도입 . 셋째, 정보처리언어(IPL, Information Processing Language) 개발- 탐색과 추론의 시대- Machine Learning, 기계가 스스로 학습한다- Deep Learning, 인간 뇌의 정보처리 방식을 흉내낸다 02. AI 규제 동향 및 법적, 윤리적 쟁점현재 AI 분야에서는 모든 전문가들이 동의할만한 정의가 존재하지 않는다. 다만 AI 분야의 교과서로 알려진 '인공지능..
