멀티 에이지 밴딧
Definition
멀티 에이지 밴딧 문제는 에이전트가 알려진 보상 옵션(활용)에 집중할지, 아니면 잠재적으로 더 나은 보상을 발견하기 위해 새로운 옵션을 시도할지(탐색) 결정할 …
Probability
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커널 밀도 추정
Definition
커널 밀도 추정(KDE)은 이산적인 데이터 점을 부드럽게(smoothing) 하여 연속적인 확률 분포 곡선을 생성하는 기본 통계 기법입니다. 일반적으로 가우시 …
귀납적 확률
Definition
귀납적 확률은 관찰된 증거가 주어졌을 때 가설이 참일 가능성을 정량화하며, 결론이 확실하지 않고 확률적임을 인정합니다. 이는 베이지안 추론의 기초를 형성합니다. …
흐름 기반 생성 모델(Flow-based generative model)
Definition
흐름 기반 생성 모델은 가우시안과 같은 간단한 기본 분포에 일련의 가역적이고 미분 가능한 변환을 적용하여 복잡한 확률 분포를 구성합니다. 이러한 모델은 정확한 …
에너지 기반 모델
Definition
에너지 기반 모델(EBM)은 에너지 함수에서 유도된 비정규화 밀도 함수를 사용하여 입력 데이터에 대한 확률 분포를 정의합니다. 에너지 함수는 데이터 포인트를 실 …
브래들리-테리 모델
Definition
브래들리-테리 모델은 심리측정학과 머신러닝에서 쌍별 비교를 처리하기 위해 널리 사용되는 확률 모델입니다. 이 모델은 각 항목에 잠재 점수를 할당하여, 특정 항목 …
기본 비율(Base Rate)
Definition
통계학과 머신러닝에서 기본 비율은 주어진 데이터셋 내에서 특정 상태나 결과가 가지는 근본적인 빈도를 참조합니다. 기본 비율을 무시하면 종종 기본 비율 오 …
바서스타인(거리 측정)
Definition
바서스타인 거리(또는 지상 이동자 거리)는 한 분포에서 질량을 이동시키는 데 필요한 최소 ‘작업량’을 계산하여 두 확률 분포 간의 불일치성 …
확률적(Stochastic)
Definition
확률적 요소는 데이터의 노이즈나 가중치의 무작위 초기화처럼 AI 시스템에 변동성을 도입합니다. 결정론적 모델과 달리 확률적 모델은 불확실성을 고려하므로, …
사전 확률(프라이어)
Definition
‘프라이어(Prior)‘는 새로운 관측치를 반영하기 전에 변수에 대해 가지고 있는 기존 신념이나 역사적 데이터를 의미합니다. 베이지안 추론 …
마르코프(Markov)
Definition
인공지능 및 확률론에서 마르코프 과정은 시스템이 무작위로 상태 간 전이를 설명하는 데 사용되는 기본 모델입니다. 핵심 원리는 마르코프 성질로, 과거의 상태 역사 …
가우시안
Definition
가우시안은 평균과 분산으로 특징지어지는 연속 확률 분포인 정규 분포를 의미합니다. AI 분야에서 이는 확률적 모델링, 베이지안 추론 등 다양한 통계적 접근법에 …
베이지안(Bayesian)
Definition
AI에서의 베이지안 접근법은 가설의 가능성을 새로운 증거가 제공됨에 따라 업데이트하기 위해 확률론을 사용합니다. 이 방법은 모델이 불확실성을 정량화하고 예측을 …