Intro 우리는 흔히 머신러닝 공부를 하다보면 MLE, MAP를 접해보게 될 기회가 많습니다. 다른 기초가 없이 공부를 할 때 MLE, MAP와 같은 것을 접한다면 꽤나 난감합니다. 머신러닝, neural network를 갖고 우리가 원하는 것은 training data를 갖고 그게 DNN, CNN, RNN이든 뭐든간에 적당한 함수를 하나 잘 근사하는 것입니다. 하지만 이걸 확률의 관점으로 본다면 우리는 true probability distribution을 찾는 과정으로 생각을 할 수가 있습니다. 그러면 우린 여기서 이 distribution을 표현하는 parameter를 어떻게 찾을 것인가에 대한 need가 생기는데, 여기서 MLE나 MAP라는 방법론을 사용합니다. MLE 압정을 던졌을 때 압정이 ..
