BoostCourse AI Pre-Course) 확률론

딥러닝은 확률론 기반의 기계학습 이론에 바탕을 둔다. 우리가 앞에서 본 softmax 함수만 보더라도 특정 데이터가 각 클래스에 속할 확률을 추정한다. 확률변수는 확률분포에 따라 이산형과 연속형 확률변수로 구분하게 된다.

 

조건부 확률 이란 입력 변수 x에 대해 정답이 y일 확률.

로지스틱 회귀에서 사용했던 선형 모델과 소프트맥스 함수의 결합으로 패턴 기반 확률 해석

딥러닝을 통한 다층신경망 활용으로 데이터의 특징 패턴 추출

 

기댓값이란 데이터를 대표하는 통계량, 확률분포를 통해 다른 데이터를 분석하는 데 사용 가능한 여러 종류의 통계적 범함수를 계산하는 데 사용, 분산, 첨도, 공분산 등 여러 통계량 계산 가능.

확률분포를 모를 때 데이터를 이용하여 기대값 계산을 위해 몬테카를로 샘플링 방법을 사용한다.

대수의 법칙에 의해 수렴성을 보장한다.