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최대 우도 추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)실제 몸무게로 추정하는 w_actual 값을 더 다양하게 설정하고 우도분포 그래프를 그려봄으로써 실제 몸무게가 어떤 값을 가질 때 우도가 최대가 되는지 시각적으로 파악할 수 있습니다.w_actual_arr = np.arange(10, 20, 0.04)likelihood_arr = []for w_actual in w_actual_arr: likelihood = get_likelihood(w_actual, s_actual, w_measured_arr) likelihood_arr.append(likelihood)peak_location = w_actual_arr[np.argmax(likelihood_arr)]print(f..

아래 글을 읽고 베이즈 추론의 핵심 개념을 명확하게 이해하기 위하여 이 문서를 작성합니다. 인용한 글은 인용 구역으로 표시하였습니다.How Bayesian inference works - Brandon Rohrer측정 몸무게, 실제 몸무게, 추정 몸무게 On our last visit, we got three measurements before she became unmanageable: 13.9 lb, 17.5 lb and 14.1 lb. There is a standard statistical interpretation for this. We can calculate the mean, standard deviation and standard error for this set of numbers and..

의식 이전(transfer)시점개체-A개체-B비고t1나(1)존재 X​t2존재 X나(3)의식 복제와 동시에 개체-A 소멸t3존재 X나(5)​ t2 시점에 개체-A의 의식을 완벽하게 이전하여 개체-B의 의식 생성연속성과 독립성시점개체-A개체-B비고t1나(1)나(1)​t2존재 X나(3)의식 복제와 동시에 개체-A 소멸t3존재 X나(5)​각 개체가 느끼는 의식의 연속성 (기억)개체-A: 나(1)개체-B: 나(1) -> 나(3) -> 나(5)개체 간 의식의 독립성t3 시점에 나(5)만 존재하고 자신을 고유 개체로 인지결론의식 이전이 완료된 이후의 개체-B는 나(1)에서부터 이어지는 나이다.

의식 복제(duplicate)시점개체-A개체-B비고t1나(1)존재X​t2나(2)나(3)의식 복제t3나(4)나(5)​t2 시점에 개체-A의 의식을 완벽하게 복제하여 개체-B의 의식 생성연속성과 독립성시점개체-A개체-B비고t1나(1)나(1)​t2나(2)나(3)의식 복제t3나(4)나(5)​각 개체가 느끼는 의식의 연속성 (기억)개체-A: 나(1) -> 나(2) -> 나(4)개체-B: 나(1) -> 나(3) -> 나(5)개체 간 의식의 독립성t3 시점의 나(4)와 나(5)는 상대를 타인으로 인식t3 시점에 개체-A, 개체-B가 상호 정보 교환을 통해 t1 시점의 의식이 사실상 서로 동일함을 알게 되더라도 각자가 느끼는 의식의 연속성, 독립성은 그대로 유지됨결론의식 복제가 완료된 이후의 개체-A, 개체-B는 각자..

평평한 표면의 흠집을 1차원 데이터로 탐지할 경우, 대부분의 상황에서는 일반 오토인코더(Autoencoder)가 더 적합하고 효율적입니다. 왜 일반 오토인코더가 더 적합한가? 흠집이나 긁힘은 1차원 데이터 상에서 순간적으로 급격하게 튀는 '점 이상(Point Anomaly)'의 형태로 나타날 가능성이 큽니다. 평평한 표면의 정상 데이터는 거의 일정한 값을 유지하다가, 흠집 구간에서만 값이 크게 벗어납니다.패턴보다 분포 학습이 중요: 일반 오토인코더는 정상 데이터의 통계적 분포(예: '모든 값은 거의 0에 가깝다')를 학습하는 데 뛰어납니다. 따라서 이 분포에서 크게 벗어나는 흠집 신호를 매우 효과적으로 잡아낼 수 있습니다.단순성과 효율성: 모델 구조가 단순하여 LSTM-오토인코더보다 학습 속도가 훨씬 빠..