Bayesian Machine Learning

베이지안 머신러닝

6개 레벨

확률적 접근법을 통해 불확실성을 모델링해요. 데이터에 기반해 사전 지식을 업데이트하며, 학습해 나가는 방식이에요. 다양한 분야에서 예측 및 의사결정에 활용되고 있어요.

베이지안 머신러닝 스킬 여정을 시작하세요

6개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.

6 레벨 로드맵

단계별 역량 인증

학습 로드맵

6개 레벨

전체 6

Lv 1. 확률의 기본 원리를 설명할 수 있어요

1. 확률의 공리
2. 조건부 확률
3. 결합 확률
4. 주변 확률
5. 독립성

연습 문제

1.
조건부 확률 $P(A|B)$는 어떻게 정의하나요?
2.
두 사건이 독립일 때 $P(A∩B)$는 어떻게 표현하나요?

Lv 2. 통계적 추정의 개념을 알아요

Lv 3. 베이즈 정리를 사용해 사후 분포를 구할 수 있어요

Lv 4. 공액 사전을 적용한 베이지안 예제를 풀 수 있어요

로그인하고 더 많은 레벨을 확인하세요

Lv 5. 샘플링 기법을 사용해 수치적 베이지안 추론을 수행할 수 있어요

Lv 6. 계층 모델과 모델 평가 방법을 알아요

이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고