1강- 확률과 셈 원리 (Probability and Counting)
수강 일자: 07월 20일 머신러닝 공부는 이론보다는 프로젝트를 통해서 코딩하는 법을 익히는 것이 중요하다고 합니다. 하지만, 가장 기본적인 classification 도 남들이 만들어 놓은 결과를 그대로 가져다 쓸 뿐입니다. 예를 들어 , softmax는 Label 수만큼의 결과를 가지고 있고 , 더한 값은 1이 되는 확률 값입니다. *그냥 그렇다고 넘어가고 , 자세히 설명해주진 않습니다. * 인공지능 , 특히 딥러닝 알고리즘에서 특징을 추출한 다음에 결과 도출은 확률론에서 나온 이론을 사용합니다. 이번 확률론을 공부하면서 인공지능에서 Black Box로 여기던 부분을 더 파헤쳐 보겠습니다 Statistics 110 1강입니다. 확률론의 활용영역: 유전학, 물리학, 계랑 경제학, 금융, 역사학, 정치 ..
