딥러닝 공부를 하다 보면 likelihood가 자주 등장한다. 기본적인 내용들을 다시 한번 remind 하기 위해 정리해둔다. Likelihood를 식으로 표현하면 다음과 같다. $$ L(\theta|D) $$ $\theta$는 parameter이고 D는 data를 의미한다. 식을 그대로 해석해보면, 가능도는 관측값(D)이 주어졌을 때(given) 관측값이 $\theta$에 대한 확률분포 $P(\theta)$에서 나왔을 확률이다. likelihood가 익숙하면서 안 익숙한(?) 이상한 느낌이 드는 이유는 likelihood와 비슷하게 생긴 $Pr(D|\theta)$라는 식을 자주 보았기 때문이다. 이 식은 '확률'을 나타내는데 중, 고등학교 과정에서 자주 봤었다. 확률은 가능도와 다르게 확률분포 $P(\..
