데이터 과학

Sampling Distribution은 Sample Distribution와는 다릅니다. 표본분포는 모집단에서 하나의 샘플을 뽑아서 분석하는 것이고, 표집분포는 하나의 모집단에서 여러 개의 샘플에서 평균을 내어 분포를 만드는 방법입니다. 여기서 중요한 부분은 평균값을 나타낸다라는 의미입니다. 그리고, 표집분포에서의 표준편차는 표준오차(Standard Error)라고 불립니다. 표준오차에 대한 개념은 표본의 평균과 표집분포의 평균이 같다고 추정(estimate)한다면 같게 나올 리가 없습니다. 표집간에 평균의 오차가 나타나는데 이를 모집단의 평균과의 차이점을 표집오차라고 합니다. 표집오차는 추정 밖에 할 수 없고, 모집단의 평균은 실재적으로 알 수 없고, 표집 한 집단이 모집단을 어느 정도로 잘 나타내는..

인공지능을 기반으로 하는 통계학에서 순열과 조합도 경우의 수를 찾아 사용하는데 그에 대한 이론을 찾아서 학습하여야 합니다. 블로그에 간단히 이 이론에 대해 설명하는 내용이 있습니다. https://tsyoon.tistory.com/47 순열과 조합 - 이항분포 순열 (Permutation)은 순서 있는 경우의 수를 찾는 방법으로 다음과 같은 공식으로 나타낼 수 있습니다. 순서가 있을때 사용하는 공식으로 아래와 같이 순서가 나올 수 있는 경우의 수에서는 순열 tsyoon.tistory.com 파이썬으로 프로그래밍해서 이항분포를 만들어낸 내용도 있습니다. 한번 실습해 보세요. https://tsyoon.tistory.com/50 파이썬 이항분포 파이썬을 이용하여 이항분포를 표현할 수 있습니다. numpy나 ..

인공지능에서 확률을 이용하는 문제는 과거 여러 인공지능이론에서 출발을 합니다. 은닉마르코프 모델(Hidden Markove Model, HMM)에서 그 기원을 찾아 볼 수 있는데 현재도 패턴인식 분야에서 많이 사용하고 있습니다. 아래 블로그에 HMM에 대해 정리한 내용이 있습니다. https://tsyoon.tistory.com/34?category=988000 은닉 마르코프 모델 안드레이 마르코프(Andrey Andreyevich Markov; 1856-1922)는 1906년에 발표된 논문에서 마르코프 체인이라는 용어를 사용하면서 연쇄법칙을 이용한 확률기반 이론을 마련하였습니다. 현재 가장 많이 사용 tsyoon.tistory.com 확률의 역사는 오래전에 시작이 되었지만, 근대확률은 17세기 파스칼의..

인공신경망을 공부하다보면 필연적으로 마주쳐야 하는 이론이 경사하강법(gradient desendent) 이론입니다.  가중치 값에 대한 변화율을 만들기 위해 변화된 값을 찾는 방법으로 오류역전파 알고리즘에 적용되어 오늘날 널리 사용되고 있습니다. 수학적 지식으로 미적분학(calculus)에서 전미분과 편미분에 대한 이해가 필요합니다.  고등학교 수학과정에 극한과 미분에 대한 내용이 있으므로 오류역전파의 경사하강법을 이해하는 부분에 있어서는 어렵지 않을 것입니다.   이를 설명을 하려면 속력의 의미로 사용되는 내용으로 순간속도에 대한 내용으로 정의를 하려고 하는데 이때 극한의 개념이 사용됩니다.  https://namu.wiki/w/접선   운전을 할때 시속60km에서 차의 속도가 70km, 80km로 변..