AI를 위한 필수 수학

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AI

를 위한 필수 수학

확률

만약 모든 것이 우연에 달려 있다면

계속 무언가를 기대할 수 있을까?

-

H

.

확률 이론은 수학에서 가장 아름다운 주제 중 하나다. 마법처럼 보여야 하지만 수학과 그 경이

로움으로 밝혀지는 확률과 결정론의 세계를 오가는 과정은 놀라울 뿐이다. 확률 이론은 무작위

성을 정량화하고 불확실성을 통제하며 논리와 추론을 인공지능에서 가장 중요한 상황으로 확

장하는 체계적인 방법을 제공한다. 이러한 상황은 정보와 지식이 불확실성을 포함하거나 에이

전트가 예측할 수 없거나 부분적으로만 관찰된 환경을 탐색하는 경우에 해당한다. 이러한 상황

에서 에이전트는 특정 환경 중 관찰되지 않은 측면에 대한 확률을 계산한 다음, 이 확률을 기반

으로 결정을 내린다.

인간은 불확실성을 불편해 하지만 근사치와 기대값에는 익숙하다. 하루의 모든 순간이 어떻게

전개될지 정확히 알지 못하며 그런 채로 다양한 결정을 내린다. 확률 기반의 지능을 가진 머신

은 결정론적이고 완전히 미리 정해진 참과 거짓이 아닌 확률의 세계에 존재한다.

이 책 전반에 걸쳐 필요할 때마다 확률 이론의 용어와 기법을 사용해왔다. 이 과정을 통해 이제

데이터의 피처들의 결합 확률 분포, 조건부 확률, 독립성, 베이즈 정리, 마르코프 과정 등에 대

해 잘 알고 있어야 하는 이유를 알게 되었을 것이다. ...