페드텐서 FedTensor

마르코프 체인과 깁스 샘플링, 그리고 이것이 목표로 하는 결합분포로 수렴하는 원리를 직관적인 비유와 단계별 논리로 정리합니다.1. 마르코프 체인(Markov Chain)이란?"바로 직전의 상태만 보고 다음 상태를 결정하는 시스템"입니다.비유 (날씨 모델): 오늘 날씨가 내일 날씨에 영향을 미칩니다. 어제, 그저께 날씨는 까마득히 잊고 '오직 오늘 날씨(현재 상태)'만 가지고 내일 비가 올지, 화창할지의 확률을 계산하여 상태를 이동하는 규칙입니다.핵심 특징:기억 상실성(Memoryless): 과거의 전체 이력은 중요하지 않고, 오직 현재 값 $X_t$에만 의존하여 다음 값 $X_{t+1}$을 뽑습니다.이렇게 상태 이동을 계속 반복(무한히 실행)하다 보면, 어느 순간 각 상태에 머무를 확률이 일정해지는 '정..

이 글에서는 다음 세 가지 질문에 대한 답을 제시합니다.먼저 마르코프 체인이 무엇인지?그 다음 왜 깁스 샘플링이 마르코프 체인인지?마지막으로 왜 그 체인의 불변 분포가 우리가 원하는 결합분포가 되는지?이 세 가지는 처음 접하면 굉장히 추상적으로 느껴지는데, 사실은 다음 한 문장으로 요약할 수 있습니다."깁스 샘플링은 원하는 확률분포를 직접 뽑기 어려울 때, 변수들을 하나씩 번갈아 업데이트하는 마르코프 체인을 만들고, 그 체인을 오래 돌리면 결국 우리가 원하는 결합분포를 따르게 되는 방법이다." 아래 순서대로 이해해 보겠습니다.1. 마르코프 체인이란 무엇인가?가장 직관적인 예는 방을 이동하는 사람입니다. 방이 3개 있다고 하겠습니다.A방B방C방사람은 매 분마다 방을 옮깁니다. 규칙은 다음과 같습니다. 현..

1. 문제 정의1.1. 사례기존 가설: 20 대 한국인 남성의 100 미터 달리기 평균 속도는 17 초새로운 실험 결과: 무작위로 추출한 20 대 한국인 남성 500 명의 100 미터 달리기 평균 속도는 16 초위 사례에서 새로운 실험 결과가 우연히 일어났다고 보는 것이 적절할까요 아니면 가설이 유효하지 않은걸까요? 정답이 존재하지 않는 이런 종류의 문제를 다루기 위해서는 차이가 얼마나 의미있는지 표현하는 객관적인 방법이 있어야 하지 않을까요?1.2. 문제기존 가설과 새로운 실험의 결과가 양립하는 정도를 체계적인 과정을 통해 숫자로 표현하는 방법은 무엇인가?2. 용어 정리2.1. 출처: 위키백과, WIKIPEDIA통계적 추론추론 통계 또는 추론 통계학(inferential statistics)으로 불린다..

ROC라는 이름은 현대 AI에서 만들어진 용어가 아니라, 제2차 세계대전 당시 레이더 신호 탐지 이론에서 유래했습니다.먼저 ROC의 원래 의미 ROC는 Receiver Operating Characteristic의 약자입니다. 여기서 Receiver = 레이더 수신기 Operating = 수신기를 운용하는 방식(operating condition) Characteristic = 그 운용 조건에서 나타나는 성능 특성 입니다. 즉 "레이더 수신기를 어떤 기준으로 운용했을 때 나타나는 성능 특성"이라는 뜻입니다.왜 Receiver인가? 옛날 레이더는 신호를 수신(receive)하여 "비행기가 있다" 또는 "노이즈다"를 판단했습니다. 하지만 신호는 항상 애매합니다. 예를 들어 신호 세기가0.2..

FDA 의료기기 인허가에서 510(k)와 Predicate Device는 매우 중요한 개념입니다. 특히 AI 기반 의료기기(SaMD) 같은 제품의 미국 진출을 검토할 때 반드시 이해해야 합니다.1. FDA 510(k)란?510(k)는 미국 FDA에 제출하는 의료기기 시판 전 신고(Premarket Notification) 절차입니다. 의료기기 제조사는 자신의 제품이 이미 미국 시장에 합법적으로 판매되고 있는 기존 의료기기와 "실질적으로 동등(Substantially Equivalent, SE)" 하다는 것을 입증하면 판매 허가를 받을 수 있습니다. 510(k)라는 명칭은 미국 연방식품의약품화장품법(FD&C Act) 제510조(k)항에서 유래했습니다.목적새로운 기술을 처음부터 모두 검증하는 것이 아니라, ..