의사결정이론 - Decision Theory
앞에서 확률이론과 Bayesian & Frequentist에 대해서 살펴봤습니다. 기계학습의 목표는 이러한 이론들을 활용해서 주어진 입력값 x에 대한 타겟인 t를 예측하는 것이었습니다. 불확실성에 직면해서 결정을 내려지 않으면 안될 경우, 어떤 결정을 해야 하고, 어떤 정보를 이용해야 하는지에 대해서 다루는 것이 바로 의사결정이론 (Decision Theory)입니다. Decision Theory 병원에서 암을 진단하기 위해 X-ray 사진이 주어졌다고 생각해 봅시다. X-ray 사진을 보고 암에 걸렸는지 아닌지 결정해야 할때, Decision Theory를 활용할 수 있습니다. 암일 경우를 클래스 1(C1)이라고 하고, 암이 아닌 경우를 클래스 2(C2)라고 할 때, 주어진 X-ray 사진(x)이 특정..
1998년 John Hammond, Ralph Keeney, Howard Raiffa 세 사람이 Harvard Business Review에 올린 "The Hidden Traps in Decision Making"에 대한 내용을 간단히 정리해서 올려봅니다. 중요한 의사결정을 할 때 발생할 수 있는 함정들을 설명하고 이에 대한 대처 방안들을 정리해 놓은 문서인데요. 15년여의 시간이 흘렀지만 참고할 만한 자료인 듯 합니다. 1. The Anchoring Trap 기준점 또는 선행지표 오류라고 할 수 있는데요. 바로 전에 들었던 수치나 정보의 영향을 받아서 다음 결정을 내리는 실수를 많이 한다는 것입니다. 어릴때 많이 하던 게임이 생각나더군요. "링컨"을 열번 말해보라고 하고 "미국 초대 대통령은?"하고 물..