AI 2026.04.28 · 13 min
Advanced Statistical Learning Theory Deep Dive · 2
집중부등식은 왜 ML 이론의 기초인가
Markov의 indicator trick부터 Bernstein의 분산 의존 경계까지, 집중부등식의 위계와 각 부등식이 ML 이론에서 담당하는 역할을 추적한다.
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AI 2026.04.28 · 10 min
Advanced Statistical Learning Theory Deep Dive · 3
PAC Learning이란 무엇인가 — 학습 가능성의 수학적 정의
Valiant의 PAC learnability 정의부터 Fundamental Theorem까지, '얼마나 많은 데이터가 있으면 학습이 보장되는가'를 추적한다.
AI 2026.04.28 · 11 min
Advanced Probability Theory Deep Dive · 7
ELBO에서 PAC까지 — 베이지안 ML의 통일 언어
ELBO 유도부터 Reparameterization, MLE 점근 정규성, Dropout의 베이지안 해석, Concentration Inequality까지 — 현대 확률적 ML을 관통하는 하나의 프레임워크를 추적한다.