W10.L1. Sampling Based Inference - Forward Sampling

| INTRO

EM Algorithm 으로 Parameter Inference 해봤었다.

다른 Approach 로 Parameter Inference 해보면 어떨까?

Sampling Based Inference !

 

 

| Forward Sampling

Topological Order에 따라서 sample을 generate 해볼 수 있다.

엄청나게 많이 던져봐서 관심있는 확률을 찾아내는 것! Distribution 을 찾아내는 것!

 

동전을 엄청나게 던져서 세어보는 것!

- 1000번 던져서 999번은 도둑이 X, 1번은 도둑이 O

- 1000번 던져서 998번은 지진이 X, 2번은 지진이 O

- 도둑이 들고 지진이 난 상태에서 또 동전을 던져보면 100번 중 95번은 알람이 O, 나머지 5번은 알람이 X

- 도둑이 들고 지진이 안 난 상태에서 동전으 던져보면 ...

 

특정 궁금한 확률 $P(E=\textup{True} \mid MC=\textup{True})$ ... ?

백만번 던져본 것 중에서 Counting!

아주 무식하게 많이 반복하면 되는 것

하지만 ...

1. 렌덤하게 던지다보면 오차가 발생할 수 있음 (아주 많이 반복하다보면 오차는 줄어들 것)

2. 아주 많이많이 해야하기 때문에 시간이 많이 들어서 쉽지 않음 ... 

 

 

Reference
문일철 교수님 강의 
https://www.youtube.com/watch?v=mnUcZbT5E28&list=PLbhbGI_ppZISMV4tAWHlytBqNq1-lb8bz&index=62