절댓값, 거리, 구간

제로에서 시작 — 그 외 모든 것 이전에 필요한 기본 수학

절댓값은 거리입니다. 아무 곳에서나 잰 거리가 아니라 0으로부터의 거리이며, 거리는 결코 음수가 될 수 없습니다. 왼쪽으로 6걸음을 걷든 오른쪽으로 6걸음을 걷든, 어느 쪽이든 당신은 6걸음을 걸은 것입니다. 이것이 |−6|같은 기호에 담긴 생각 전부입니다. 방향은 걷어내고 얼마나 멀리 갔는지만 남기는 것이죠.

가장자리에 이정표가 세워진 운하 옆 산책로를 상상해 보세요. 2번 이정표에서 7번 이정표까지 걸으면 5마일을 이동한 것입니다. 반대 방향으로 걸어 돌아와도 여전히 5마일입니다. 방향은 바뀌었지만 거리는 바뀌지 않았습니다. 같은 산책로를 따라 조금 더 가면, 한 쌍의 수문이 물길의 한 구간을 표시합니다. 각 수문은 그 구간에 포함되거나 아니면 완전히 그 밖에 있는데, 이것이 바로 구간의 두 끝점이 작동하는 방식과 정확히 같습니다. 아래에서 두 점을 끌어 보세요. 둘 사이의 거리를 지켜보고, 각 끝을 열거나 닫으면 음영으로 표시된 구간과 그 아래의 표기법이 어떻게 바뀌는지 확인해 보세요.

양수나 0에 대해서는 절댓값이 아무 일도 하지 않습니다. 그 수를 그대로 돌려줄 뿐입니다. 음수에 대해서는 부호를 뒤집는데, 바로 그것이 '왼쪽으로 6걸음'을 단순한 6걸음이라는 개수로 바꿔 주는 방법이기 때문입니다. 수 양옆의 두 세로줄은 괄호가 아닙니다. '안의 내용을 지운다'는 뜻이 아니라, '이것이 0에서 얼마나 떨어져 있는지 재라'는 뜻입니다.

머신러닝에서의 위치절대 오차도 같은 거리 개념을 사용합니다: |prediction − target|. 이것을 벡터의 모든 성분에 대해 쌓아 올리면 L1 노름이 되는데, 이는 정확히 이번 레슨의 절댓값을 여러 번 반복해서 적용한 것일 뿐입니다. 구간은 유효한 매개변수 범위, 클리핑 한계, 신뢰 구간 등 값이 두 경계 사이에만 존재하도록 허용되는 모든 곳에서 등장합니다. |x − c| ≤ r을 중심과 반지름으로 보는 관점은, 더 많은 좌표를 가진 고차원에서 다시 만나게 될 거리 구(distance ball)로 나아가는 첫걸음이기도 합니다.
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