평균 분산 왜도 첨도 완전 정리: 분포를 구별하는 네 가지 모멘트를 게임 비유로 이해하기
평균이 같고 분산까지 같은 두 게임을 어떻게 구별할까. 로또와 무보험 운전 비유로 왜도를, 통제된 위험과 돌발 변수 비유로 첨도를 설명한 딥러닝닷에이아이 협업 머신러닝 수학 강의를 한국어로 정리했다.
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AI TOPIC
확률분포 최신 뉴스와 핵심 해설
확률분포 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 4편을 최신순으로 모았습니다.
KL 발산이 대칭이 아닌 이유: 샐러드와 동전 예시로 이해하는 확률분포 사이의 거리
KL 발산은 두 확률분포 사이의 거리처럼 쓰이지만 P와 Q의 순서를 바꾸면 값이 달라진다. 샐러드와 토마토, 조작된 동전 예시를 통해 방향에 따라 놀라움의 크기가 왜 달라지는지 직관적으로 풀어봤다.
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확률 분포로 보는 AI: 분류·생성·회귀·강화학습을 관통하는 사고법
언어 모델의 토큰 생성부터 이미지 생성, 분류, 회귀, 강화학습까지 모두 확률 분포에서의 샘플링으로 설명된다. AI를 결정론이 아닌 분포로 보는 멘탈 모델을 소개한다.
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KL 발산 직관적 이해: 두 분포의 차이를 재는 공식을 비대칭성부터 직접 유도하기
두 확률분포의 차이를 재는 KL 발산을 외우는 공식이 아니라 문제에서 출발해 직접 만들어본다. 비대칭성, 로그 변환이 필요한 이유, 현재 분포 확률로 가중하는 까닭까지 단계별로 유도하고 데이터 과학 활용까지 정리했다.
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