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오즈, 로짓 함수, 로지스틱 함수는 로지스틱 회귀가 선형 모델의 결과를 (0, 1) 사이의 확률로 어떻게 변환하는지를 보여주는 중요한 요소들입니다.1. 오즈 (Odds)오즈는 어떤 사건이 일어날 확률을 일어나지 않을 확률로 나눈 값입니다. 확률과 비슷한 개념이지만, 표현 방식이 다릅니다.확률 ($p$): 전체 시도 중 특정 사건이 일어날 비율 (0과 1 사이의 값)오즈: 성공 확률과 실패 확률의 비율 (0과 무한대 사이의 값)수식으로 표현하면 다음과 같습니다.$$\text{Odds} = \frac{p}{1-p}$$여기서 $p$는 사건이 일어날 확률입니다. 예시어떤 팀의 경기 승리 확률($p$)이 80% (0.8)라고 가정해 보겠습니다.승리하지 못할 확률($1-p$)은 20% (0.2)입니다.이때 오즈는 ..

1. 문제 정의1.1. 데이터셋로지스틱 회귀에 대한 이해를 돕기 위하여 다음과 같이 두 종류의 데이터셋을 준비하고 설명을 진행합니다.Dataset-A: $$\begin{flalign} x&=\left[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20 \right] \\ y&=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1] \end{flalign}$$Dataset-B: $$\begin{flalign} x&=\left[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20 \right] \\ y&=[0,0,0,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1] \end{flalign}$$위에서 ..

통계학을 공부할 때 가장 혼동하기 쉬운 개념 중 하나가 바로 확률(Probability)과 우도(Likelihood)입니다. 두 용어는 일상적으로 비슷하게 사용되지만, 통계적 추론의 세계에서는 근본적으로 다른 관점을 가집니다. 예시를 통한 개념 비교:확률 (모수로부터 관찰값 추정): 상황: 불투명한 주머니 속에 노란공 6개, 파란공 4개가 들어 있다는 사실을 알고 있다. 질문: 한 개의 공을 꺼낼 때 노란공일 가능성은? 우도 (관찰값으로부터 모수 추정):상황: 불투명한 주머니 속에 노란공과 파란공이 함께 들어 있다는 사실을 알고는 있지만 몇 개씩인지는 모른다.질문: 한 개의 공을 꺼냈다가 다시 집어 넣는 동작을 10번 반복했더니 노란공이 4번 나왔다. 그렇다면 주머니 속 노란공과 파란공의 비율이 4:6일..

개요BERT 계열 언어 모델 중 하나인 DistilBERT(논문)로 미세 조정 훈련을 수행할 때 NVIDIA GPU 모델에 따라 훈련에 걸리는 시간이 어떻게 달라지는지 궁금했습니다. 실험에 사용한 모델과 데이터셋은 다음과 같습니다.기본 모델: distilbert-base-multilingual-cased데이터셋: KorQuAD 1.0미세 조정 훈련은 아래의 작업을 목표로 하였습니다.Masked Language Model (MLM) (참고: Fine-tuning a masked language model)GPU 모델 사양훈련 소요 시간 비교를 위해 사용한 NVIDIA GPU 모델은 아래 표와 같습니다.GPU 모델RTX 4090T4A100 (40GB 기준)CUDA 코어 수16,384개2,560개6,912개T..

1. 회귀 분석이란?회귀 분석(Regression Analysis)은 변수들 사이의 관계를 모델링하는 통계적 방법입니다. 가장 단순한 예로, '집의 크기'를 알 때 '집의 가격'을 예측하는 모델을 만들 수 있습니다. 이처럼 하나의 변수(독립 변수)를 사용하여 다른 변수(종속 변수)의 값을 예측하는 것이 회귀 분석의 핵심입니다. ​회귀 분석 과정은 다음 세 단계로 요약할 수 있습니다.데이터 준비: 예측 모델을 학습시키기 위한 훈련 데이터 세트 $(x, y)$를 준비합니다. 여기서 $x$는 예측에 사용될 독립 변수이고, $y$는 예측하고자 하는 종속 변수입니다.모델 학습: 훈련 데이터를 가장 잘 표현하는 수학적 모델을 정의하고, 데이터에 가장 근접한 예측을 하는 최적의 파라미터(parameter)를 찾습니다..