Introduction mathematics for machine learning [Lectures on AI-driven Drug Discovery 2022]

• 이 저장소는 한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터에서 제공하는 Lectures on AI-driven Drug Discovery(LAIDD) 강의의 일환으로 제작되었습니다.

이 강의는 machine learning을 위한 기초수학 강의의 실습을 위해 만들어졌습니다.

1. Linear algebra
2. Probability theory

선형대수학과 기초 확률에 대한 강의와 실습을 목표로 합니다.

• Final update: 2022. 8. 31.
• All right reserved @ 이일구 (Il Gu Yi) 2022
• 이 저장소는 Ubuntu, Linux Mint 및 MacOS에서 테스트 되었습니다.
  • Windows는 별도의 테스트를 하지 못하였으나 가상환경 및 패키지설치가 된다면 사용가능할 것으로 생각됩니다.
• Lectures on AI-driven Drug Discovery(LAIDD) 사이트: https://www.laidd.org

Getting Started

Prerequisites

• python >= 3.8
• pytorch >= 1.13
• numpy, pandas, matplotlib
• jupyterlab

Installation

가상환경 만들기

이 패키지는 anaconda 환경에서 실행하는 것을 추천합니다. 먼저 conda를 이용하여 가상환경을 만듭니다.

$ conda create --name laidd22math python=3.8
$ conda activate laidd22math

git clone을 통해 이 패키지를 다운 받습니다. 그 후 conda install {package}를 통해 패키지 설치를 합니다.

$ git clone https://github.com/ilguyi/LAIDD2022-math-for-ML
$ cd LAIDD2022-math-for-ML
$ conda install numpy pandas matplotlib
$ conda install -c conda-forge jupyterlab

pytorch는 홈페이지에서 자신의 환경에 맞게 설치를 합니다. 설치페이지 바로가기

Execution

모든 패키지 설치가 끝났으면 jupyterlab을 실행합니다.

$ jupyter lab

Lecture notes

• Linear Algebra
• Probability Theory

Author

• 이일구 (Il Gu Yi)
• e-mail: [email protected]