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확률론과 Bayesian Decision Rule(Inference Model)카테고리 없음 2020. 3. 15. 22:18
확률론에는 빈도론(Frequentism)과 베이지안(Bayesian)으로 크게 나눌 수 있으며, 머신러닝 모델 또한 이론에 입각하여 빈도론의 Generator model과 베이지안 룰에 따른 Inference model이 있다. 일반적으로 우리가 알고 있는 확률론은 Generator model이다. 발생한 값들을 보고 그 사건에 대한 값을 예측하는 것이다. 예를 들어보면, 동전을 10번 던졌을때, 앞면이 나올 확률이 50%이면, 100번 던졌을때, 앞면이 50%확률로 나온다고 예측하는 것을 말한다. 즉, 빈도론에서 확률은 '사건이 일어나는 장기적인 확률'로써 오로지 경험적 사실만을 통해 이야기할 수 있다는, 객관적인 입장을 취하며, 베이지안은 '지식이나 판단의 정도를 나타내는 수단'으로써, 주관적인 입장..