랜덤 (무작위성)

term_id: random

Category: basic_concepts

Definition

무작위성은 AI에서 모델 가중치 초기화, 데이터셋 셔플링, 그리고 과적합을 방지하기 위한 훈련 중 확률적 요소 도입 등에 필수적입니다. 컴퓨터는 본질적으로 결정론적이므로, AI 시스템은 의사 난수 생성기를 사용하여 무작위성을 모방합니다.

Summary

예측 가능한 패턴이 없는 성질을 의미하며, AI에서는 주로 의사 난수 생성 알고리즘을 통해 시뮬레이션됩니다.

Key Concepts

  • 시드 값 (Seed Value): 난수 생성의 시작점이 되는 고정값
  • 확률적 요소 (Stochasticity): 결과에 불확실성이나 무작위성이 포함된 특성
  • 의사 난수 (Pseudo-Random): 알고리즘에 의해 생성되지만 무작위처럼 보이는 수열
  • 재현 가능성 (Reproducibility): 동일한 시드 값을 사용하면 동일한 결과를 얻을 수 있는 성질

Use Cases

  • 신경망의 가중치 초기화
  • 드롭아웃 정규화 (Dropout regularization)
  • 강화학습에서의 탐색 (Exploration)

Code Example

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import numpy as np
np.random.seed(42)
print(np.random.rand())

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