인공지능(AI)/자연어처리(NLP)

02 자연어처리를 위한 수학

목차 1. 확률의 기초(Probability) 1.1 확률변수 1.2 확률변수와 확률분포 1.3 이항분포, 다항분포, 정규분포 1.4 조건부 확률과 베이즈 정리 1.5 기댓값과 분산 2. 최대 우도 추정과 최대 사후 확률 추정(MLE & MAP) 2.1 MLE 2.2 MAP 3. 정보이론과 엔트로피(Information theory & entropy) 3.1 정보량 3.2 엔트로피 3.3 KL-Divegence, Preplexity 1. 확률의 기초(Probability) 1.1 확률변수 용어 정의 표본 공간(sample space) : 어떤 사건에서 발생할 수 있는 모든 경우의 수 확률변수(random variable) : 어떤 사건을 실수 표현으로 매핑하는 일종의 함수 사상(outcomes) : 표본..