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머신러닝의 기초: 확률적 과정(Stochastic Process)

1. 확률적 과정확률적 과정(Stochastic Process)이란 시간의 진행에 따라 확률적인 변화를 가지는 현상을 수학적으로 기술한 것입니다. 이는 AI, 금융, 공학 등 다양한 분야에서 불확실성을 모델링하는 데 사용되는 핵심 개념입니다. 특히 금융계에서는 투자 수익률, 인플레이션율, 시장 변동성 등 불확실한 상황에서 결과를 추정하기 위해 이 모델을 사용합니다. 2. 확률적 과정의 예시: 임의 보행확률적 과정은 임의 보행(Random Walk)을 예로 들어 설명할 수 있어요. 임의 보행의 조건술 취한 사람이 매 초마다 동전 던지기 결과에 따라 앞으로 한 발 또는 뒤로 한 발 움직이는 상황.시점 t: 매 초 (1초, 2초, 3초, ...)확률 변수 X_t: t초 후 사람의 현재 위치확률: 다음 스텝에..

AI Study/머신러닝(ML) 2025.12.04
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자기지도학습, 머신러닝, 잠재공간, PM, xgboost, lightgbm, 과적합, CatBoost, 디퓨전모델, 그래디언트부스팅, 나이브베이즈, 경사하강법, 랜덤포레스트, 확률적과정, decisiontree, 오토인코더, Ai, vae, 스터디, 지도학습,

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