딥러닝을 공부하며 자연스레 최대 우도 추정(MLE)에 대해서 듣지만, 대부분 "최대 우도"까지만 엄밀한 정의를 설명하고 "추정"에 관해서는 다소 직관적인 방식으로 설명을 한다. 사실 Estimate, 특히 static estimation problem은 다음과 같이 "측정 벡터의 집합 z"를 함수로 하는 상수벡터 x의 추정기(estimator)를 설계하는 문제로 표현된다.이는 미지의 상수벡터 x를 어떤 성격으로 규정하느냐에 따라 다음과 같은 분류로 나뉜다.빈도주의(frequentist, non-bayesian) 접근 방법MLE베이지안(bayesian) 접근MAP둘은 상호 배타적이지 않으면, 둘을 모두 사용한 방법 또한 있지만, 둘의 개념을 명확히 잡기 위해서 보통 MLE와 MAP 개념을 자주 설명한다. ..
