2021년 10월 16일

데이터의 정보기하학: 통계학적인 학습
인공지능 기계학습 딥러닝

데이터의 정보기하학: 통계학적인 학습

조정효
주어진 데이터를 설명하는 최소한의 모형은 어떤 모습일까? 앞선 세 번의 연재에서는 그래프 기반의 신경망 모형을 소개하고, 정보이론을 통해서 이들의 학습과정을 살펴보았다. (중략) 이번 글에서는 머신러닝 접근과 상호보완적인 접근이 될 수 있는 통계학적인 학습을 소개해 보았다. 모형과 데이터의 복잡도를 체계적으로 다루는 통계학적인 학습은 정보이론에 뿌리를 두고 있다. 특히 확률함수들 사이의 관계를 직접 다루는 정보기하학이 좋은 탐험 도구가 될 수 있음을 살펴보았다. 물리학과 수학을 전공한 사람들이 머신러닝에 더 많이 기여하기를 기대하면서 네 번에 걸친 연재를 마친다. 그동안 관심을 가져주신 독자들에게 감사드린다.
Read more
HORIZON은 고등과학원이 발간하는 과학전문 웹진으로 최신 과학의 뛰어난 성과들을 전달하고자 합니다.
기존의 미디어에서 전달하지 않은 깊이와 학술적인 논문에서 펼치지 못하는 범위의 영역을 탐사해 보고자 합니다.
02455 서울특별시 동대문구 회기로 85 | Tel. 02-958-3711 | horizon@kias.re.kr