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단 3개의 데이터만 가지고 모델 추정하기 (베이지안 추정, Python source code 예제 포함)

"단 3개의 데이터만 가지고 모델 추정하기 (베이지안 추정, Python source code 예제 포함)"에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2023.08.15 최종저작일 2023.08
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단 3개의 데이터만 가지고 모델 추정하기 (베이지안 추정, Python source code 예제 포함)
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    소개

    "단 3개의 데이터만 가지고 모델 추정하기 (베이지안 추정, Python source code 예제 포함)"에 대한 내용입니다.

    목차

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    본문내용

    예를 들어, y = a * x + b * sin(x)로 알려진 기존의 예측 모델이 있다고 하겠습니다. 기존 제품은 a, b가 0.5, 0.2라고 가정하고 새로운 제품은 또 다른 값을 가진다고 가정하겠습니다. 새 제품의 경우 a와 b 값을 임의로 지정해서 그 답을 맞추어보는 것이 목적입니다. 물론 새롭게 지정한 a, b는 우리는 알고 있지만 모르는 상태라고 가정하고 우리의 모델이 추정할 수 있는지 살펴보도록 하겠습니다.

    단 세 개의 데이터 포인트만을 알고 있다고 가정하겠습니다. 중요한 것은 이러한 데이터 역시 측정시에 산포를 가질수 밖에 없기에 참값이라고 확신할 수는 없다는 점 입니다. 데이터 수도 적고 산포로 인해 데이터의 값도 신뢰하지 못하는 상황에서 모델의 거동을 예측하는 것이 목적입니다.

    초기의 a, b값은 0.5, 0.2이며 아래 그림의 회색에 해당합니다. 새롭게 개발하려는 즉, 예측하고자 하는 모형의 a, b는 1.25, 1.60이라고 가정하겠습니다.

    참고자료

    · 없음
  • 자료후기

    Ai 리뷰
    제한적인 데이터로부터 베이지안 추론을 통해 미지의 모델 매개변수를 추정하는 방법론을 제시하였습니다. 불확실성을 고려하여 예측 모델을 구축하고 시각화하였습니다.
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