딥러닝2 확률변수 확률 변수 - 확률변수는 여러 값을 무작위하게 가지는 변수이다. 변수는 특정 조건에 따른 변화하는 값이다. 그렇다면 확률변수는 확률에 따라 변하는 값으로 보면 될 것 같다. 즉, 무작위 실험을 했을 때, 특정 확률로 발생하는 각각의 결과를 수치적 값으로 표현하는 변수 (drhongdatanote.tistory.com/49 참고) - 확률변수 자체는 그냥 그 변수가 가질 수 있는 상태들을 서술할 뿐이다. ex) 확률 변수 - 동전 뒤집기에서 앞이 나오면 1을 부여하고 뒤가 나오면 0을 부여하는 변수 - 확률변수는 반드시 확률분포와 결합되어야 한다. - 확률분포는 각 상태(state)가 실제로 확률 변수의 값이 될 가능성을 명시한다. - 확률변수는 이산(discrete)일 수도 있고 연속(continuous.. 2021. 4. 14. 왜 딥러닝(deep learning) 이라고 하는가 이 책은 그런 좀 더 직관적인 문제에 대한 하나의 해결책을 다룬다. 그 해결책이란, 컴퓨터가 개념들의 계통구조를 이용해서 경험으로부터 배우고 세상을 이해하게 만든다는 것 개념 계통구조에서 각 개념은 자신보다 더 간단한 개념들과의 관계를 통해서 정의된다. 이러한 접근 방식에서는 경험으로부터 지식을 수집하기 때문에, 컴퓨터에 필요한 모든 지식을 인간 운영자가 형식적으로 일일이 지정할 필요가 없다.. 개념 계통구조 덕분에 컴퓨터는 간단한 개념들을 조합해서 좀 더 복잡한 개념을 배우게 된다. 그러한 개념들의 연결 관계를 그래프 구조로 표현한다면, 여러 층(layer)으로 이루어진 '깊은' 그래프가 나올 것이다. 이 때문에 이러한 인공지능 접근 방식을 심층 학습(deep learning) 이라고 부른다. This.. 2020. 7. 1. 이전 1 다음