모두를 위한 컨벡스 최적화

Book
OpenSource에 기여하고 싶다면

저자 서문

기계학습에 세간의 이목이 집중되며 최적화에 대한 관심도도 나날이 상승하고 있습니다. 허나, 입문자를 위한 한글자료가 풍부하지 않아 많은 분들이 그 진입장벽으로 힘들어하는 것에 안타까움을 느꼈습니다. 이에 모두의 연구소의 풀잎스쿨에 Convex Optimization 과정을 개설하였고, 지식 나눔을 실천하고자 하는 참여자분들의 선의의 의지에 힘입어 본 프로젝트를 시작하게 되었습니다. 이 활동을 통해 부디 전국민의 지적 성장과 컨벡스 최적화의 국내 대중화에 힘을 보탤수 있길 기원합니다.

이 문서의 전반적인 내용은 카네기멜론 대학 강의자료를 참고하였고, 보조 교재로는 스탠포드 대학 강의자료를 사용하였습니다. 본 ebook을 중심으로 두 강의자료를 레퍼런스로 공부하시면 좋습니다.

[email protected] / 박진우 (컨벡스 최적화 풀잎스쿨, 모두의 연구소)

옮긴이 서문

최근 머신러닝의 지속적인 발전 속에서 다양한 연구들이 진행되고 있고, 이를 현실 문제에 적용하려는 움직임 또한 커지고 있습니다. 하지만 머신러닝의 근간을 이루는 수학에 대한 심도 높은 이해가 없다면 그에 대한 이해와 적용 또한 피상적으로 이뤄질 수 밖에 없습니다.

Convex Optimization은 머신러닝과 직접적으로 연관이 많을 뿐더러 선형대수, 미적분학, 수치해석과 같이 수학의 다양한 하위 분야들을 포함하고 있다는 점에서 머신러닝을 공부하는 사람들에게 매력적인 학문입니다. 다만 홀로 다루기에는 내용이 적지 않을 뿐더러 학문 자체의 난이도도 높은 편이기에 함께 공부할 사람들을 모아 2021년 Convex Optimization Study를 시작하게 되었습니다. 본 Blog는 함께 진행한 Study의 흔적이자, 후에 혼자 공부하고자 하시는 분들께 도움을 드리고자 만들었습니다.

본 Blog의 주요 컨텐츠는 모두를 위한 컨벡스 최적화의 저자 분들의 동의를 구해 Migration한 내용들입니다. 원 컨텐츠는 Convex Optimization에 관한 한국어 컨텐츠 중 가장 잘 알려져 있으면서 내용적으로도 부족함이 없습니다. 본 Blog에서는 기존 WikiDocs 컨텐츠를 이어 받아 Open Source로 만들어 보고자 합니다. 따라서 누구나 컨텐츠에 이슈를 제기하고 직접 Pull Request를 생성하여 기여할 수 있습니다. 이를 통해 모두를 위한 컨벡스 최적화 저자분들의 뜻이기도 한 '전국민의 지적 성장과 컨벡스 최적화의 국내 대중화'에 작은 보탬이 될 수 있기를 바랍니다.

[email protected] / 우경민 (마키나락스)

다루는 내용들

idx	Title	Book	Lecture	Slide
1	Introduction	Page	CMU Lecture	CMU Note
2	Convex Sets	Page	Stanford Lecture	Stanford Note
3	Convex Functions	Page	Stanford Lecture	Stanford Note
4	Convex Optimization Basis	Page	CMU Lecture	CMU Note
5	Canonical Problems	Page	CMU Lecture	CMU Note
6	Gradient Descent	Page	CMU Lecture	CMU Note
7	Subgradient	Page	CMU Lecture	CMU Note
8	Subgradient Method	Page	CMU Lecture	CMU Note
9	Proximal Gradient Descent and Acceleration	Page	CMU Lecture	CMU Note
10	Duality in Linear Programs	Page	CMU Lecture	CMU Note
11	Duality in General Programs	Page	CMU Lecture	CMU Note
12	KKT Conditions	Page	CMU Lecture	CMU Note
13	Duality uses and correspondences	Page	CMU Lecture	CMU Note
14	Newton's Method	Page	CMU Lecture	CMU Note
15	Barrier Method	Page	CMU Lecture	CMU Note
16	Duality Revisited	Page	CMU Lecture	CMU Note
17	Primal-Dual Interior-Point Methods	Page	CMU Lecture	CMU Note
18	Quasi-Newton Methods	Page	CMU Lecture	CMU Note
19	Proximal Netwon Method	Page	CMU Lecture	CMU Note
20	Dual Methods	Page	CMU Lecture	CMU Note
21	Alternating Direction Method of Mulipliers	Page	CMU Lecture	CMU Note
22	Conditional Gradient Method	Page	CMU Lecture	CMU Note
23	Coordinate Descent	Page	CMU Lecture	CMU Note
24	Mixed Integer Programming 1	Page	CMU Lecture	CMU Note
25	Mixed Integer Programming 2	Page	CMU Lecture	CMU Note

참고한 자료들

원저자 및 리뷰어

원저자 (사전순)

김기범([email protected])
김정훈([email protected])
노원종([email protected])
박진우([email protected])
윤성진([email protected])
이규복([email protected])
한영일([email protected])
황혜진([email protected])

리뷰어 (사전순)

이주희 ([email protected])
장승환 ([email protected])
정태수 ([email protected])

원저자 및 리뷰어 상세소개

테마

Lanyon by Mark Otto

Contributors ✨

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