꿈꾸는 사람.

인공신경망을 이루는 퍼셉트론(perceptron)은 입력과 가중치를 곱한 것을 합하여 활성 함수를 통해 판단한다. 입력 데이터에 곱하는 가중치는 확률/통계 개념을 사용한다. 따라서 확률과 통계가 인공지능에 추가되었다는 뜻이다. 이번 글에서는 확률을 간단히 설명하고 인공지능에 적용된 베이지안 확률을 알아본다. 확률 확률(確率)은 사건이 발생할 가능성을 수치로 설명하는 방법이다. 사건의 확률은 0과 1 사이의 숫자로 표시되며 0은 불가능한 사건을 1은 확실한 사건을 말한다. 확률에 대한 수학적 용어를 정리해 보자. 용어 표기 설명 표본 공간 (sample space) Ω 가능한 모든 결과의 모음 사건 (event) 표본 공간의 부분 집합 사건 A의 확률 P(A), p(A) 또는 Pr(A) 여사건 A', AC..

2021년 4월 17일 빅데이터분석 기사 만들어지고 첫 필기를 치렀다. 통계학과 졸업생이 인공지능을 공부하고 시험치면 합격할 정도의 난이도였다. 출제 경향 기본 개념과 절차에 대한 문제가 많았다. 빅데이터 분석기사 첫 시험이라 난이도가 중간 아래 정도로 설정되었나보다. 확률·통계의 기본이 탄탄하지 않으면 2과목에서 과락 1과목은 기념 개념, 절차 등이 주로 출제되었다. 특히, 개인정보보호법 2문제와 비식별화 조치에서 2문제가 출제되었다. 2과목 다수의 통계 관련 문제(5문제 이상)가 나왔고 정확한 수식의 이해와 계산이 필요해 제일 어려웠다. 과락은 이 과목에서 많이 나올 듯하다. 3 ~ 4 과목은 평이한 난이도였으며 confusion matrix에서 다수(3~4)문제가 출제되었다. 무난하게 필기는 통과할..