교육/Bayesian Deep Learning (2) 썸네일형 리스트형 1-2) Elementary of mathmatics 출처: https://www.edwith.org/bayesiandeeplearning/lecture/24678?isDesc=false Probability 학습 목표 Set이 정의되어 있어야 그 위에 Measure를 정의할 수 있고, Measure가 있어야 Probability를 정의할 수 있습니다. 그래서 이전 학습을 통해 Set과 Measure에 대해서 공부해보았습니다. 이제부터는 베이지안 딥러닝을 공부하기에 앞서 꼭 필요한 개념인 Probability에 대해서 구체적으로 공부해보도록 합시다. Keywords 확률(Probability) 표본공간(Sample space) 확률 시행(Random experiment) 확률 질량 함수(Probability mass function) 베이즈정리(Bayes'.. 1-1) Elementary of mathmatics 출처: https://www.edwith.org/bayesiandeeplearning/lecture/24678?isDesc=false Introduction 학습 목표 이번 챕터에서는 Elementary of mathematics에 대해서 소개할 예정입니다. 베이지안 딥러닝에 대해서 구체적으로 공부하기 이전에 확률에 대해서 구체적으로 정의하고, 앞으로 자주보게 될 여러 용어에 대해서 정확하게 이해할 수 있도록 학습하려고 합니다. 본격적으로 학습하기에 앞서 어떤 내용을 배우게 될 지 간략하게 살펴보도록 해요. Keywords Set theory Measure theory Probability Random variable Random process Functional analysis Whats Wrong w.. 이전 1 다음
