베이지안(Bayessian) 추론

베이지안 모델 이란 어떤 가설의 확률을 평가하기 위해 사전지식(prior)를 갖춘 뒤 관측결과를 기반으로 likelihood 를 계산하며 사전지식을 보정하는 과정을 통해 우리가 아는 지식(pre)을 보충해가는 것을 말함. 그래서 베이지안은 ML에서 중요함.

ML은 데이터가 주어졌을 때 FB을 통해 보완해가는 것과 Bayessian 과 같은 개념. 따라서 Bayessian 모델은 인공지능 분야에서 베이지안 추론, 판별분석 등에 사용된다.

실제로 Deep learning(DL), 회귀분석, Bayessian 을 통한 모델들 중 Bayessian 이 정확하게 맞추는 경우가 많아서 중요함. 확률론에서는 기존 빈도를 기반으로한 확률이 있고 Bayessian 이 있다.

Bayessian이 인공지능 파트에서 다뤄지는 이유는 "반복을 통해 학습한다" 라는 부분이 DL과 ML 와 비슷함. 베이즈 공식(Bayes formula) P(Bj|A) : 사후확률(Posterior), A가 발생한 경우의 Bj...