3 베이지안 이론

빈도 확률 vs 베이지안 확률

통계적으로 인공지능을 공부하려면 확률의 두 축인 빈도 확률(frequentist probability)과 베이지안 확률(bayesian probability)을 이해해야 합니다.

그림 14-4 | 확률의 유형

빈도 확률은 그 사건이 반복되는 사건의 빈도를 다룹니다. 즉, 특정 사건이 얼마나 빈번하게 반복해서 발생하는지 관찰하고 이를 기반으로 가설을 세워 모델을 검증합니다. 예를 들어 동전을 던져 ‘앞면이 나오는 사건’의 확률 값이 0.5라는 것은 동전을 반복하여 던졌을 경우 동전을 던진 전체 횟수에 확률 값을 곱한 숫자만큼 해당 사건이 발생했다는 의미입니다.

베이지안 확률은 일어나지 않았거나 불확실한 사건에 대한 확률로 (1) 주관적인 가설의 사전 확률을 정하고 (2) 관찰된 데이터를 기반으로 가능도를 계산해서 (3) 처음 설정한 주관적 확률을 보정합니다.

베이지안 확률을 자세히 알아봅시다.