데이터 사이언스 교과서 by 하시모토 히로시

[ 밑줄/연결 ]

 

시스템 공학에서는 실존하는 것을 '시스템'이라고 부르고, 사람이 다루기 쉽도록 근사시킨 것을 '모델'이라고 부른다.

모델이란 대상의 어느 한 면에 초점을 맞추어 본질이나 엣센스만을 뽑아 낸 개념적인 것이다. 따라서 사람이 모델을 구현하기 위해 이미지를 마음속에 그리는 단계에서 다른 해석이 생기는 것은 어쩔 수 없는 일이다. 다만 그렇다면 학습은 어렵다.

 

시스템이란 단순한 기능이든 복잡한 기능이든 상관없이 어떠한 기능을 가지는 요소가 조합된 것으로 새로운 기능이 드러나게 되는 것을 말한다.

 

시간 인자 't'를 포함하여 시스템 출력이나 상태가 함께 변동하는 시스템을 역학(dynamic)이라고 한다. 또한 이것을 동적 시스템이라고도 한다.  

 

시스템 이론에서는 '설명 변수 = 입력,  목적 변수 = 출력 ' 

 

시스템 상태의 분석/해석이 다른 지점에서 미래의 상태를 아는 것을 예측(prediction), 현재와 과거의 관측할 수 없는 상태를 아는 것을 추정(estimation)이라고 구별하고 있다.

패턴이란 물리적으로 외부에 존재하는 대상을 다른 대상과 구별하기 위해 물리량이나 개념 데이터를 정리하는 것을 말한다.

 

패턴 인식이란 이미지, 음성 등의 데이터 분류, 판별, 식별을 수행하는 방법이다.

 

[ 자평  ]

 

개발자가 아니어서 코딩 부분은 넘어 가고 개념적인 부분 등 필요한 부분만 휘리릭 훑어서 봤다.