떼닝로그

딥러닝에서의 확률론 딥러닝은 확률론 기반의 기계학습 이론에 바탕 기계학습에서의 손실함수(loss function)들의 작동 원리는 데이터 공간을 통계적으로 해석해서 유도 - 예측이 틀릴 위험(risk)을 최소화하기 위해 회귀 분석에서 손실함수로 사용되는 L2-norm은 예측오차의 분산을 가장 최소화하는 방향으로 학습 분류 문제에서 사용되는 교차 엔트로피(cross-entropy)는 모델 예측의 불확실성을 최소화하는 방향으로 학습 분산 및 불확실성을 최소화하기 위해서는 측정하는 방법을 잘 선택해야 함 확률분포는 data 해석에 있어서 굉장히 중요한 도구로 쓰임 이산확률변수 vs 연속확률변수 확률변수는 확률분포 D에 따라 이산형(discrete)과 연속형(continous) 확률변수로 구분 이산확률변수와 연..