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인공지능 연구하는데 확률과통계

털털한 장 폴 사르트르*

2021.08.03

5

3097

인공지능 연구하는데 확률과통계 개념이 필수인가요? 확률없는 인공지능은 상상이 불가능한가요? 인공지능 알고리즘들이 요즘 어떻게 돌아가는지 잘 모릅니다.

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댓글 5개

2021.08.03

필요하다고 생각합니다. 실험 환경에 따라서는 동일한 훈련 데이터도 신경망에서 다른 성능이 나오는 경우도 있어 이럴때는 기초 수준이 되어야 해석이 가능하고 설명을 할 수 있을꺼같습니다!
심지어 데이터 셔플링 조차 확률이 들어가니깐욤..
조용한 유클리드*

2021.08.03

한참 생각해봤는데 도저히 안 쓸 방법이 없네요.

IF : 1

2021.08.04

넹 모르시면 못하십니다. 최소한 수식들의 개념은 아셔야..

2021.08.04

네.

대댓글 1개

2021.08.04

구체적으로 말씀드리자면, 딥러닝이란 결국 데이터의 분포에 모델 파라미터의 분포를 근사시키는 것입니다. 베이지안 신경망, MAP, MLE 모두 이 아이디어에 근거한 개념이고, MAP, MLE모르면 딥러닝 이해 못합니다. 그리고 엔트로피, 정보량에서 나아가 크로스 엔트로피, KL- Divergence 등도 이해하려면 통계적 내용 백그라운드 있어야하고 기본적인 확률분포들, 다변수 확률분포, 공분산, 상관관계 모두 통계적 내용이고요.

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