통계 및 기계 학습의 가능성 이해

확률은 시스템이나 프로세스의 무작위성 또는 예측 불가능성의 정도를 설명하기 위해 통계 및 기계 학습에서 사용되는 용어입니다. 이는 프로세스의 결과가 더 예측 가능한 요인에 의해 결정되기보다는 우연에 얼마나 의존하는지를 측정하는 것으로 생각할 수 있습니다.

통계적 맥락에서 확률은 종종 분포의 분산 또는 표준 편차와 같은 측정값을 사용하여 정량화됩니다. . 분산이 높을수록 프로세스의 결과가 더 널리 퍼져 있고 예측 가능성이 낮다는 것을 나타내고, 분산이 낮을수록 결과가 더 집중적이고 예측 가능하다는 것을 나타냅니다. 모델이나 알고리즘의 예를 들어, 매우 가변적인 출력을 생성하는 모델은 보다 일관된 출력을 생성하는 모델보다 더 확률이 높은 것으로 간주될 수 있습니다.

전체적으로 확률은 통계 및 기계 학습에서 중요한 개념입니다. 이러한 이해를 바탕으로 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내립니다.