학습 내용
확률과 통계에 관한 강의가 많은 하루였다.
확률론
- 주요 용어
: 확률변수, 확률분포
: 결합분포
: 조건부확률
: 기대값
: 몬테카를로 샘플링
통계학
- 주요 용어
: 모수
: 표집분포
: 최대가능도
: 로그가능도
베이즈 통계학
- 주요 용어
: 조건부 확률
: 베이즈 정리
: 인과관계
피어세션
- 경사하강법 등 딥러닝에 사용되는 이론 수식들을 코드로 작성하는 법에 대해 얘기를 나누었다.
- 강의마다 있는 further question 중 확률과 가능도의 차이, 확률분포 예측에 관한 문제에 대해 의견을 나누었다.
이벤트
- 다른 조에 우리 팀을 소개하는 이벤트가 있었다.
- 내가 발표자였는데 팀원들이 발표 전에 자기소개 할 내용들을 보내줘서 편하게 발표할 수 있었다. 감사했다.
느낀점
- 확률과 통계 관련 이론을 제대로 배운 게 처음인 것 같은데, 이 글을 적는 순간까지도 완전히 이해를 하지 못하였다. 이번 주 내로 한번 관련 개념을 정리해보는 시간을 가져야 할 것 같다.
