베이즈 정리란 무엇일까?
우선 린 경영에 대하여 짚고 넘어가보자.
린 경영은 불필요한 요소(비효율적인 요소)들을 제거하여 효율을 향상시키고자하는 경영방식으로 불리운다.
TMI는 일본 도요타 공장의 경영기법을 미국이 미국방식으로 변경하였고, 이러한 방법은 베이즈 정리의 이론과 비슷하다고 본다고 한다.
BUT! 내가 이해한 바로는 베이즈 정리는 불가능한 것을 제거하여 사전확률에서 사후확률로 업데이트 해주는 것이라고 하지만..조금 다른방식으로도 이해 해볼수 있지 않을까?
불필요한 요소들을 제거하거나 혹은 우리가 알고자하는 중요한 정보에 초점을 맞추는 것(그러므로 불필요한 부분들을 제거해준다라는 의미) 로 이해해볼수도 있지 않을까? 그렇게 함으로써 직관적으로 생각하게 되는(주관적인 생각) 것과 실제 결과가 달라도 더 이성적인 판단을 할 수 있을 확률이 높아진다라고 생각해 볼 수 있을 것이다.(정해진 절대적인 답은 없다).
Naive Bayse Theorem 을 이용하여 인공지능 기술에 활용하는 방법의 한 예시로는, 넷플릭스의 추천알고리즘으로 예를 들 수 있는데, 이는 장르 -> 출연배우 ... 등과 같이 각 feature를 가지고 한 특성씩 사후확률을 업데이트해준다. 이러한 특성들이 많아질 수록(데이터가 많아질수록) 베이지안기법은 신뢰도가 향상된다. 즉, 첫 사전확률이 5:5와 같이 확실한 근거가 없는 막연한 제시일지라도 데이터가 많아서(+여러 특성) 조건부확률들로인하여 (세부적 조건들로 인하여 따지고 들어감) 사후 확률에 신빙성 및 설명력이 높아지게 된다.