벼랑끝 바이오 매드 컴퓨터 사이언티스트

https://biomadscientist.tistory.com/51 [오일석 기계학습] 2.2 수학 - 확률과 통계 - 베이즈 정리 https://biomadscientist.tistory.com/47 [오일석 기계학습] 2.2 수학 - 확률과 통계 - 곱 규칙과 전확률 규칙 기계학습이 다루는 데이터는 주로 '불확실성'을 가지고있는 실생활로부터 온 데이터들, 따라서 biomadscientist.tistory.com 이전 포스팅에서 베이즈 정리에 대해 공부하였다. 베이즈 정리를 설명하기 위한 문제에서 우리는 재수가 좋게도 모든 상황에 대한 확률을 명확하게 알 수 있었다.(사전확률, 우도, marginal likelihood 등) 그리고 그로부터 쉽게 계산하지 못하는 사후확률을 계산할 수 있었다. 그러나 ..

해당 내용은 개인 공부를 위해 작성되었습니다. 아래 공돌이 수학노트님의 영상을 참고한 내용입니다. https://www.youtube.com/watch?v=XhlfVtGb19c 이해 될때까지 공부하자 1. 최대우도법이란 (MLE) 1. MLE는 모수(파라미터)를 이용한 데이터 밀도 추정방법이다. 2. 모수 세타를 아래와 같이 정의할 때, $$ \Theta = (\theta _1,\theta _2...\theta _m)$$ 3. 어떤 확률밀도함수(PDF) P(x | Θ)에서 관측된 4. 표본 데이터 집합 X를 아래와 같이 정의할 때, $$X = (x_1,x_2,...x_n)$$ 5. 표본들로부터 아래의 모수 세타를 추정하는 방법이다. $$ \Theta = (\theta _1,\theta _2...\thet..

해당 내용은 개인 공부를 위해 작성되었습니다. 아래 이상호 선생님의 영상을 참고한 내용입니다. https://www.youtube.com/watch?v=sOtkPm_1GYw 나에게 VAEs를 이해하는데 가장 큰 어려움은 현재 최대우도추정법에 대한 이해가 너무나 헷갈린다는 것이다. 되는대로 모든 영상을 참고하여 공부할 예정이고 공부하면서 이해 안가는 것들을 하나하나 정리해가다보면 언젠가 이해가 되겠지.. 일단 공부해보자. 이런 문제를 마주했다고 생각하자, 일단 항아리에 검은 구슬이 40개정도 들어있을 것으로 유추할 수 있을 것이다. 그러나 도대체 그 근거가 무엇인가? 어떤 이유로 우리는 항아리속에 40개의 검은 구슬이 있었을 것으로 예상하고 답변할 수 있는 것일까? 1. 먼저 우리가 목격한 사건을 확률적인..