bayseian network1 CH 8. Graph Model 확률적 추론이나 학습 방법들은 아무리 복잡한 것이라 할지라도 결론적으로는 합의 법칙과 곱의 법칙 두 가지를 반복해서 적용한 것과 같다. 그렇기 때문에 아무리 복잡한 확률적 모델이라고 하더라도 순수하게 대수적인 과정을 바탕을 공식화하고 푸는 것이 가능하다. 이러한 분석 과정에서 확률 분포를 도식적으로 표현하는 확률적 그래프 모델(Probabilistic graphical model)이라고 한다. 확률적 그래프 모델(Probabilistic graphical model)을 사용하면 다양한 장점이 존재한다. 모델의 구조를 시각화하는 단순한 방법을 제공하며, 새로운 모델을 설계하는 데 사용할 수도 있다. 그래프에 대한 점검을 통해 조건부 독립 성질과 같은 모델에 대한 통찰을 얻을 수 있음 정교한 모델하에서 학습.. 2020. 7. 7. 이전 1 다음
