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19/04/17 10:29
하지만 베이즈에 관련한 펀더멘탈한 연구부분은 큰 관심이 없는것 같아요. 지금 aistats에서는 딥러닝이 예전보다 관심이 크게 줄었네요.
19/04/17 10:58
딥러닝이 베이즈 정리의 부분집합이라고 하기엔 맞지 않는 것 같습니다. 모든 공식에 사칙 연산이 들어간다고 해서 모든 공식이 사칙 연산의 부분집합이라고 말할 수는 없는 것과 같습니다.
베이즈 정리는 모든 머신러닝 및 데이터마이닝의 아주 기본적인 공식이고 모든 알고리즘이 여기서부터 시작되었다고 봐도 과언이 아니죠. 딥러닝은 해당 이론적 펀더멘탈을 토대로 잘 설계된 시스템에 해당합니다. 어쨌든 베이즈 정리가 통계학과 머신러닝에서 매우 중요한 이론이라는 것에는 동의합니다.
19/04/17 12:12
(수정됨) 베이지안 통계가 물론 인공지능 분야에서 필수적인 내용이지만
최근 AI 업계에서 베이지안이 필수불가결한 절대적인 진리이다라는 내용은 동의하기 어렵습니다. 오히려 딥러닝 이전 머신러닝방법론( SVM RF RBM Boosting Algorithm, PCA, k-NN) 등이 통계와 확률론을 극강으로 이용하였습니다. AI 산업이 전체적으로 커져가기때문에 베이지안 방법론 역시 더 중요해지는것은 맞습니다만 이쪽 분야에서는 영향력이 예전만하지 못하죠. The best 에서 one of the best 가 된 느낌이라고할까요? 물론 핵심적인 내용임은 확실하고 알파고에도 당연히 그 이론이 들어간것은 맞지만 알파고 기술의 핵심은 인공신경망 , 강화학습,GPU를 이용한 행렬연산최적화 등이라고 생각합니다.
19/04/17 12:54
이건 뭐랄까 그냥 우주를 인간이 이해하고 의사결정을 내리는 기본 원리 중 하나라고 봐야 해요.
인공지능까지 갈것도 없습니다. 그냥 이거 없으면 정보가 부족한 상황에서 무언가를 추측하고 판단하는 것 자체가 안 돼요.
19/04/17 15:12
공부 안해도 됩니다. 아마존과 AWS에서 인공지능 API 만들어주면 돈내고 쓰면 돼요. 어차피 개인이 하기에는 CPU와 데이터양을 감당할 수가 없어요 흐흐
19/04/17 16:29
투전판에서 주사위를 던졌다.
1, 1, 1, 1, 1 1이 다섯 번이나 나왔다. 해석1) 오늘은 운이 정말 나쁜 날이군, (피셔) 해석2) 좀 이상하군. 이 주사위에 무슨 [야로]가 있는 것 같은데...(베이스)
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