평가 데이터를 활용하여 기존 모델을 업데이트하는 베이지안 추론 (파이썬코드 예제포함)

목차

1. 서론
2. 본론
3. 파이썬 코딩
4. 결과
5. 결론

본문내용

서론

우리가 정규 분포를 갖는 어떤 모형이 있고, 데이터를 몇 개 얻었을 때, 과연 우리는 새로운 데이터로 다시 모형을 만드는 것이 맞는 일일까요? 이러한 의문은 많은 분야에서 나타나는 중요한 질문 중 하나입니다. 이 리포트에서는 베이지안 추론을 사용하여 사전 분포를 업데이트하는 방법을 알아보고, 새로운 데이터를 기반으로 모델을 업데이트하는 것이 합리적인지 판단하는 방법에 대해 논의하겠습니다.

본론

우리의 모델은 정규 분포를 따르는 어떤 확률 변수를 나타냅니다. 이 모델에는 미리 정의된 사전 분포가 있으며, 이 사전 분포의 파라미터를 추론하는 것이 목표입니다. 초기 사전 분포는 평균이 50이고 표준편차가 10인 정규 분포로 설정되어 있습니다.

우리는 몇 개의 관측 데이터를 가지고 있으며, 이를 사용하여 모델의 파라미터를 추론하고 사전 분포를 업데이트할 수 있습니다. 관측 데이터를 이용하여 베이지안 추론을 수행하면 사후 분포를 얻을 수 있습니다. 이 사후 분포는 데이터에 대한 정보를 반영하고, 모델의 파라미터에 대한 불확실성을 나타냅니다.

파이썬 코딩

아래 소스코드는 파이썬에서 Pyro를 사용하여 베이지안 추론을 구현한 예제입니다.

Pyro는 확률적 프로그래밍 라이브러리로, 베이지안 추론과 변분 추론을 지원합니다. 이 예제에서 Pyro를 사용하여 베이지안 추론을 수행합니다.

코드의 첫 부분에서는 필요한 라이브러리를 import하고, Pyro의 확률 분포 클래스를 import합니다.

그 다음은 모델 함수 model(data) 입니다. 이 함수에서는 사전 분포를 정의하고, Pyro의 샘플링 함수를 사용하여 사전 분포에서 파라미터를 추출합니다. 그리고 관측 데이터와 추출된 파라미터를 이용하여 우도를 계산하고, Pyro의 pyro.sample 함수를 사용하여 관측 데이터를 모델에 추가합니다.

참고 자료

없음