스터디 주제
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Category Theory
- Category 이론의 주요 개념
- 현대 수학의 주요 개념에 대한 이해
- 구조주의와 머신 러닝 기법
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Statistical Mahcine Learning
- Probabilistic Data Generation
- (A)PAC Learnability & VC Dimension
- 각종 머신러닝 기법의 이론적 이해
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Information Theory
- TBD
스터디 일정
- 2026-05-30 (Done)
- 왜 Category Theory를 공부해야 하는가
- Algebraic Structures and Preorder
- 2026-06-06 (Done)
- 2026-06-29 (Done)
- 2026-07-04 (Done)
- PAC Learnability, APAC Learnability, VC Dimension
- 2026-07-11
- Linear Model, TBD
참고문헌
(Category Theory)
Mac Lane, Categories for the Working Mathematicians
Brendan Fong, David I. Spivak, Seven Sketches in Compositionality
(Statistical Machine Learning)
Shai Shalev-Shwartz, Shai Ben-David, Understanding Machine Learning
Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, The Elements of Statistical Learning
George Casella, Roger L. Berger, Statistical Inference
(Information Theory)
Joy A. Thomas and Thomas M. Cover, Elements of Information Theory
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