통계적 모델링 통계적 모델링은 적절한 가정 위에서 확률분포를 추정하는 것이 목표이며, 이는 기계학습이 추구하는 목표와 동일하다. 관찰만으로는 모집단의 분포를 정확하게 알아내는 것은 불가능하므로 근사적으로 확률분포를 추정해야 한다. 그래서 유한한 갯수의 데이터를 통해서 확률분포를 추정하고 근사하여 앞으로에 대한 예측과 의사결정 등에 활용할 수 있다. 모델링은 데이터의 확률분포를 정확히 맞추는 것보다는 추정방법의 불확실성을 고려한 상태에서 위험을 최소화 하는 방향으로 진행된다. 즉, 틀릴 확률을 낮추고자 하는 것이다. 데이터가 특정 확률분포를 따른다고 선험적으로 가정하고 그 분포를 결정하는 모수를 추정하는 방법을 모수적 방법론이라 하라고 한다. 특정 확률분포를 가정하지 않고 데이터에 따라 모델의 구조 및 모..