AI 수학 기초 확률과 통계 초보자를 위한 쉬운 설명

1. AI와 확률, 통계

AI는 많은 데이터를 활용해 우리에게 필요한 답을 찾아줘요.

그런데 데이터를 이해하려면 꼭 필요한 게 바로 '확률'과 '통계'랍니다.

오늘은 확률과 통계가 무엇인지, 그리고 왜 AI에서 중요한지 아주 쉽게 알려드릴게요.

예를 들어, AI가 날씨를 예측한다고 생각해 볼까요?

이때 확률을 사용해 비가 올 가능성을 계산하고, 통계를 사용해 과거 데이터를 분석해요.

 

 

2. 확률과 통계 쉽게 이해하기

(1) 확률이란?

확률은 어떤 일이 일어날 가능성을 숫자로 나타낸 거예요.

예를 들어, 동전을 던졌을 때 앞면이 나올 확률은 50%죠.

확률은 마치 '미래를 예측하는 지도'와 같아요.

날씨 앱이 내일 비가 올 확률을 알려주는 것처럼요!

AI는 확률을 사용해 '가장 가능성이 높은 답'을 찾아요.

예를 들어 AI가 이메일을 스팸으로 분류할 때, 이 이메일이 스팸일 확률을 계산해요.

 

 

(2) 통계란?

통계는 과거 데이터를 정리하고 분석하는 도구예요.

예를 들어, 여러분의 키가 반 친구들의 평균 키보다 큰지 작은지 확인할 때 통계를 사용해요.

통계는 과거 데이터를 '읽는 책'과 같아요.

책을 읽고 과거를 이해해야 미래를 더 잘 예측할 수 있죠.

AI는 통계를 사용해 데이터를 정리하고 패턴을 찾습니다.

예를 들어, AI가 추천 영화를 고를 대, 여러분이 과거에 본 영화 데이터를 분석해 추천해요.

 

 

(3) 간단한 예제

• 확률 예제

주사위를 던졌을 때 1이 나올 확률은 1/6이에요.

AI는 이런 계산을 바탕으로, 어떤 일이 일어날 가능성을 예측해요.

• 통계 예제

학생들의 수학 점수가 이렇게 있다고 가정해 볼게요.

점수 = [90, 85, 80, 75, 70]

이 점수의 평균(평균값)은 이렇게 구할 수 있어요.

import numpy as np

점수 = [90, 85, 80, 75, 70]
평균 = np.mean(점수)
print("평균 점수:", 평균)

 

 

(4) 확률과  통계의 조화

• 확률과 통계가 함께 하는 이유

확률은 미래를 예측하는 데 사용되고, 통계는 과거 데이터를 정리해 확률을 계산할 기반을 제공합니다.

AI는 이 둘을 결합해 데이터를 이해하고, 예측을 더 정확하게 만들어 줘요.

 

 

3. AI와 확률, 통계, 이렇게 쉬워요.

확률은 미래를 예측하고, 통계는 과거 데이터를 분석해요.

AI는 확률과 통계를 모두 사용해 데이터를 이해하고 더 나은 결정을 내립니다.

다음 시간에는 '행렬 곱셈과 AI에서의 활용'을 정말 쉽게 설명해 드릴게요. 기대해 주세요!

 

 

Khan Academy

확률과 통계의 기초 개념 알아보기

 

 

NumPy -

Python으로 통계 계산하기 : NumPy 사용법

 

 

Towards Data Science

확률적 예측을 위한 시각적 설명