베이지안 결정이론(Bayesian Decision Theroy)이란? + 예시설명 포함

소개

베이지안 결정이론의의 탄생은 150년이 흘렀지만, 현재 불확실성의 경영환경에서 실제로 빈번히 적용되어지고 있는 이론이다.

베이즈의 정리와 같은 계산식 보다는 실제 우리 경영환경에서 적용되고 있는 사례를 통해 베이지안 결정이론에 대해 알알아보자. ( 국내 웹에서 거의 없는 베이지안에 대한 자료들로 구성되어있다. )

목차

1. 베이지안 이론이란?
2. 베이지안 이론 실제적용 사례
3. 앞으로의 베이지안 이론

본문내용

베이지안 결정 이론이란, 패턴 인식을 위한 통계적 접근 방법으로 토마스 베이즈가 제시한 사전확률과 사후확률 간의 관계를 규정하는 통계적 방법(베이즈의 정리)을 통해 의사 결정하는 것을 의미한다. 전통적 통계 방식은 통계적 추리를 할 때 표집으로 얻은 정보만 사용하지만, 베이지안 결정이론 방식은 전통적 통계 방식과 달리 학습자가 기존에 가지고 있는 사전 정보를 활용한다. 학습자로부터 통계적으로 얻은 정보에 대해 주관적인 확률을 높여 감으로써 정확도를 상승시켜 적용하는 베이지안 결정 이론은 21세기에 들어 빅데이터 및 머신러닝 기술에 근거가 되었다. 이는 마케팅과 물류 등 여러 분야에서 세분된 고객별 맞춤형 및 예측 등과 같은 서비스를 제공에 활용되고 있다.

<중 략>

베이지안 결정이론은 고객 맞춤 서비스에도 쓰인다. 사례로는 멜론을 예로 들 수 있다. 멜론은 사용자들이 축적한 데이터를 통해 아티스트별 인기도를 측정하고, 이용자 관심사에 맞는 흥미 유발 콘텐츠를 추천하는 음원 서비스를 제공한다.

참고자료

· Google
· Naver