# 확률적 모델링 ## 개요 **확률 모델링**(Probabilistic)은 불확실성과 랜성을 내재한 현상이나 시스템을 수학적으로 표현하고 분석하기 위한 통계학 및 확률론의 핵심 기법이다. 현실 세계의 많은 현상은 결정론적으로 예측하기 어려우며, 관측 오차, 자연스러운 변동성, 또는 정보의 부족 등으로 인해 확률적인 접근이 필요하다. 확률적 모델링은 이...

# 덧셈 법칙 ## 개요 확률론에서 **덧 법칙**(Addition Rule)은 두 사건 중 적어도 하나가 발생할 확률을 계산하는 데 사용되는 기본 원리이다. 이 법칙은 사건 간의 관계, 특히 사건들이 **서로 배타적인지**(mutually exclusive) 여부에 따라 두 가지 형태로 나뉜다. 덧셈 법칙은 확률의 공리적 정의에 기반하며, 복합 사건의...

# 확률 ## 개요 **확률**(Probability)은 어떤 사건이 발생할 가능성을치적으로 표현한 개념으로, 통계학과 수학, 특히 확률론의 핵심 기초를 이룹니다. 현실 세계에서 불확실한 상황을 분석하고 예측하는 데 널리 활용되며, 과학, 공학, 경제, 의학, 인공지능 등 다양한 분야에서 중요한 도구로 사용됩니다. 확률은 일반적으로 0과 1 사이의 실...

# 분류 ## 개요 **분류**(Classification)는 머신러닝에서 대표적인 지도 학습(Supervised Learning 과제 중 하나로, 주어 입력 데이터를 미리 정의된 **카테고리**(클래스) 중 하나로 할당하는 작업을 말합니다. 예 들어, 이메이 스팸인지 정상인지 판단하거나, 의료 데이터를 기반으로 환자가 특정 질병에 걸렸는지를 예측하는 ...

# CRF: 조건부 확률 필드 (Conditional Random Field) ## 개 조건부 확률 필드(**Conditional Random Field**, 이하 **CRF**)는 주어진 입력 시퀀스에 기반하여 출력 레이블 시퀀스를 예측하는 **확률적 그래프 모델**의 일종입니다. 자연어처리(NLP) 분야에서 특히 토큰 수준의 레이블링 작업, 예를 들...

# Bayesian Target Encoding ## 개요 **베이지안 타겟 인코딩**(Bayesian Target Encoding)은 범주형 변수(categorical variable)를 수치형 변수로 변환하는 고급 인코딩 기법 중 하나로, 특히 머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 사용된다. 이 기법은 단순한 타겟 인코딩(target encoding)의...