기계 학습 확률1 기계 학습에서 확률의 필요성 기계 학습은 항상 불확실한 수치들을 다루어야 하며, 확률적(stochastic) 또는 비결정론적(nondeterministic) 수치들을 다룰 때도 있다. 거의 모든 활동에는 불확실성의 존재를 추론하는 어떤 능력이 필요하다. 많은 경우, 복잡하지만 확실한 규칙보다는 간단하지만 불확실한 규칙을 사용하는 것이 좀 더 실용적이다. 예시) 1. "대부분의 새는 하늘을 난다" : 간단한 규칙이며 개발 비용이 낮고 적용 범위가 넓다. 2. "새가 하늘을 난다, 단 다음은 예외다 : 아직 비행 방법을 배우지 못한 아주 어린 새나, 상처를 입어서 날 수 없는 새, 애초에 날 수 없는 새... 등등" : 복잡한 규칙이며 개발, 유지 보수, 설명하기가 어려울 뿐만 아니라, 개발했다 해도 고장 날 가능성이 있다. 원래 확률.. 2021. 4. 14. 이전 1 다음