[4월11일(화)] 인공지능 입문(이론)

- 관찰한 데이터와 모델 파라미터가 얼마나 agreement한지 찾는 것

 

 

 

- 예시 : 압정 던져서 앞면 또는 뒷면

 

 

- 관찰과 데이터 세타 값이 얼마나 비슷한지 확인하는 함수

- 만약 앞면이 나올 확률이 0.2, 뒷면이 나올 확률이 0.8일 경우 세타 값은 0.8 즉, 뒷면이 나올 확률이 될 가능성이 크다

 

 

[정리]

• MLE의 각 확률은 독립적이다. 따라서 곱함으로써 값을 구할 수 있다.

 

 

위 문제 시험 문제로 나올 가능성 높음