22개정 인공지능 수학 · Unit 4 · 데이터로 예측하고 모델 개선하기
확률로 불확실한 결과 예측하기
인공지능의 예측은 확정된 답이 아니라 주어진 정보에서 계산한 가능성인 경우가 많습니다.
확률 예측
두 범주 문제에서 한 범주의 확률을 알면 다른 범주의 확률은 전체 1에서 뺄 수 있습니다.
\[P(A)+P(A^c)=1\]
조건부 확률
새로운 정보 \(B\)가 주어졌을 때 사건 \(A\)의 가능성을 다시 계산합니다.
\[P(A\mid B)=\frac{P(A\cap B)}{P(B)}\]
경계값 선택
예측 확률을 실제 결정으로 바꾸려면 목적과 오류 비용에 맞는 경계값이 필요합니다.
\[\hat{y}=1\text{ if }P(y=1\mid\mathbf{x})\ge t\]
학습 원칙
계산 결과만 제시하지 않고 사용한 데이터, 수학적 가정, 평가 기준과 적용 한계를 함께 설명합니다. 개인정보와 편향 가능성을 확인하고 인공지능의 출력을 확정된 사실로 해석하지 않습니다.
교육과정 구성 근거
국가교육과정정보센터의 2022 개정 교육과정, 한국과학창의재단 수학과 교육과정 개발 연구, 부산광역시교육청 고교학점제 과목 안내를 과목 성격과 내용 범위 확인에 참고했습니다. 단원 구성, 강의명, 설명과 예시는 이 사이트의 학습 흐름에 맞게 독립적으로 작성했습니다.
Checkpoint
어떤 사건의 예측 확률이 0.72일 때 경계값이 0.5인 경우와 0.8인 경우의 결정을 각각 쓰세요.