머신러닝에서의 다변량 확률 모델 (Multivariate Probability Models in Machine Learning)

여러분 안녕하세요,

머신러닝 (Machine Learning)에서 왜 시그모이드 함수 (sigmoid function)를 그렇게 자주 사용하는지 궁금해한 적이 있나요? 이 함수는 우리에게 확률을 제공하지만, 이는 지수 가족 (Exponential families)에서 기인하며, 이 지수 가족은 우리가 머신러닝에서 공부하는 많은 분포들을 포함합니다.

이번 강의에서는 지수 가족 (exponential families), 방향 도함수 (Directional derivatives; 그라디언트 (Gradients) 및 헤시안 (Hessians))를 이해하고, 혼합 모델 (mixture Models)을 학습하며, 확률적 그래픽 모델 (Probabilistic Graphical Models)에서의 도메인 지식이 결합 확률 밀도 (joint probability densities)를 모델링할 때 우리의 삶을 어떻게 더 단순하게 만드는지 이해합니다.

타임라인 구분 (시간 및 분):
0:00-0:17 - 지수 가족 (exponential families)의 이해.
0:17-0:27 - 베르누이 (Bernoulli)를 위한 시그모이드 함수 (Sigmoid Function) 유도.
0:27-0:48 - 로그 분할 함수 (log partition function), 볼록 함수 (convex functions)의 이해 및 헤시안 (hessians)의 양의 정치성 (positive definite)이 왜 볼록성 (convexity)을 의미하는지, 그리고 왜 볼록성이 필요한지에 대한 증명.
0:48-1:04 - 방향 도함수 (Directional derivates; 그라디언트 (gradients) 및 헤시안 (hessians) 유도)
1:04-1:26 - 지수 가족 (exponential family)의 최대 엔트로피 (Maximum entropy) 유도.
1:26-1:56 - 혼합 모델 (Mixture Models; 가우시안 (Gaussians) 및 베르누이 혼합 모델 (Bernoulli Mixture Models))
1:56-2:16 - 확률적 그래픽 모델 (Probabilistic Graphical Models)
2:16-2:34 - 마르코프 체인 (Markov Chains)
2:34-끝 - 추론 및 학습 (Inference and Learning), 가우시안 혼합 모델 (Gaussian Mixture Models)의 플레이트 표기법 (Plate Notation) 다이어그램.

만약 제 재생목록의 이전 강의들을 보셨다면 도움이 될 것입니다. 저는 복잡한 개념을 단순화하기 위해 마치 제가 학습자인 것처럼 설명하려고 노력합니다. 화이트보드에 적는 모든 내용은 완전히 무료 (FREE) 강의임을 말씀드립니다.

링크: https://youtu.be/T1uTBtJ7aHU?si=rozXSTjtSqPaaYb5
/u/Negative_War_65 에 의해 r/OpenAI 에 게시됨
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