[확률과통계] 인공지능의 근간, 확률 및 통계

GAN(Generative Adversarial Nerwork)을 활용한 연구를 진행하면서 확률과 통계학의 필요성에 대해 절실히 깨달았다. GAN을 단지 '경찰과 도둑 게임' 또는 'minmax 게임'으로만 이해하려고 했던 내 자신이 부끄러웠다.

단순히 새로운 이미지를 만드는 것이 아닌, 기존 Image Data의 PDF(Probability Density Function)에 최대한 근사하게끔 모델링하는 것. 정말 간단히 말하자면 그런 뜻이다.

GAN 뿐만 아니라, 딥러닝 기초 강의를 제작할 때에도 딥러닝이 비약적인 발전을 하는데 있어서 통계학이 얼마나 중요한 근간이 되었는지 가늠은 했지만 지금이나마 공부를 시작하려고 한다.

모든 포스팅은 KOCW에서 제공하는 한양대학교 이상화 교수님의 확률 및 통계학 강의를 바탕으로 한다.