일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
- 챗GPT
- gpt2
- XAI
- nlp
- word2vec
- 지피티
- 인공지능 신뢰성
- GPT-3
- Tokenization
- trustworthiness
- Transformer
- fairness
- MLOps
- 케라스
- 딥러닝
- 설명가능성
- Bert
- cnn
- ML
- 인공지능
- DevOps
- 자연어
- GPT
- 트랜스포머
- 신뢰성
- Ai
- ChatGPT
- 챗지피티
- 머신러닝
- AI Fairness
- Today
- Total
목록인공지능 수학/확률 및 통계 (2)
research notes
1. 확률통계 기초개념 □ 통계학의 분류 기술통계(descriptive statistics): 조사해서 수집한 데이터를 수치나 표, 그래프 등으로 정리하고 데이터 전체가 나타내는 경향이나 성질을 파악하는 방법을 기술통계라고 한다. 추측통계(inference statistics): 수집한 샘플(표본이라고도 부른다)에서 모집단(전체)의 성질을 확률적으로 추측하는 방법. 즉, 전체를 조사하지 않고 무작위로 선택한 일부를 바탕으로 전체 상태를 예측하는 통계학이며 추정과 검정은 추측 통계의 핵심이 된다. 이 과정에서 표본은 전체에서 우연히 선택된 것에 불과하기 때문에 우연히 선택된 표본은 선택될 때마다 내용이 바뀐다.(즉, 확률의 개념이 적용된다) (추정) 국민 전체에서 임의로 선택한 1000명을 대상으로 흡연율..
1. 사건과 확률 ① 시행(trial) - 몇 번이고 반복할 수 있고 결과가 우연에 좌우되는 실험이나 관측 ex) 주사위 던지기, 동전 던지기 ② 표본공간(sample space) - 어떤 시행을 했을 때 일어날 수 있는 모든 결과를 모은 집합 ex1) 주사위를 던지는 시행의 표본공간: {1, 2, 3, 4, 5, 6} ex2) 동전을 던지는 시행의 표본공간: {앞, 뒤} ③ 사건(event) - 표본공간의 부분집합(표본공간의 일부분) ex1) 짝수 눈이 나오는 경우: {2, 4, 6}은 주사위를 던지는 시행의 사건 중 하나 ex2) 앞이 나오는 경우: {앞}은 동전을 던지는 시행의 사건 중 하나 ④ 근원사건(atom) - 표본공간의 단 하나의 성분으로 만들어지는 부분집합 ex1) 주사위를 던지는 시행의..