Gibbs Sampling
샘플링 기법 중 하나로, 복잡한 분포에서 샘플을 생성해요. 각 변수의 조건부 분포를 순차적으로 샘플링하여 전체 분포를 근사해요. 이 방식은 대규모 데이터나 고차원 문제에 효과적이에요.
Markov Chain Monte Carlo
마르코프 체인 몬테 카를로
5개 레벨
확률적 모델링을 통해 데이터를 해석하는 방법이에요. 샘플을 생성하여 복잡한 분포를 근사하는 기법이에요. 반복적으로 상태를 전이하여 최적의 추정값을 구하는 방식이에요.
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5개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
5 레벨 로드맵
단계별 역량 인증
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5개 레벨
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하위주제 (3)
Hamiltonian Monte Carlo
확률 분포에서 샘플링하는 기법이에요. 물리학의 해밀토니안 역학을 활용하여 효율적으로 샘플을 생성해요. 높은 차원의 공간에서도 효과적으로 적용할 수 있는 장점이 있어요.
Metropolis-Hastings
확률 분포에서 샘플링하는 방법이에요. 주어진 상태에서 이웃 상태로 이동할 확률을 기반으로 샘플을 생성해요. 이를 반복하여 원하는 분포에 수렴하게 해요.
이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고
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