확률론 (1) 썸네일형 리스트형 [06] 확률론 딥러닝에서의 확률론 딥러닝은 확률론 기반 기계학습 이론에 바탕을 두고 있다 기계학습에서 사용되는 손실함수(loss function)들의 작동 원리는 데이터 공간을 통계적으로 해석해서 유도하게 된다 에측이 틀릴 위험(risk)을 최소화하도록 데이터를 학습하는 원리는 통계적 기계학습의 기본 원리 회귀 분석에서 손실함수로 사용되는 L2-norm은 예측오차의 분산을 가장 최소화하는 방향으로 학습을 유도한다 분류 문제에서 사용되는 교차엔트로피(cross-entropy)는 모델 예측의 불확실성을 최소화하는 방향으로 학습하도록 유도 즉, data가 관찰된 분포 ↔ model 예측 분포 차이를 최소화하고자 한다 분산 및 불확실성을 최소화하기 위해서는 측정하는 방법을 알아야 한다 두 대상을 측정하는 방법을 통계학에서 제.. 이전 1 다음
