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정보기하학과 머신러닝 [1]: 확률모형 사이의 거리
머신러닝의 모형은 크게 분류모형과 생성모형으로 구별된다. 이들은 확률을 써서 일반적으로 표현할 수 있다. 분류모형은 입력 x에 대한 출력 y를 표현하는 조건부 확률 P(y|x;θ)에 해당한다. 여기서 θ는 이 확률모형의 매개변수(parameter)를 뜻한다. 생성모형은 주어진 데이터 x가 나타날 확률 P(x;θ)에 해당한다. 확률모형을 이용해서 확률이 높은 x를 선택하는 행위가 바로 샘플 생성이 된다. 여기서 이들 확률모형을 그래프로 표현하는 것이 바로 신경망 기반의 머신러닝이다.
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