팁뚠이 입니다. 머신러닝, 딥러닝을 연구 개발하시는 분들은 필수로 선형대 수학과 확률과 통계학을 기본으로 공부를 합니다. 대부분의 내용이 대학교 학부 때 수강하거나 고등학교 입시 때 배운 내용이다 보니 기억이 가물가물한 경우가 있고, 특히 확률과 통계의 경우 고등학교 때 공식만 암기 후 수능을 치는 분들이 많았습니다. 그러다 보니, 실제로 인공지능에서 적용 시, 개념적 이해가 어려워 적용이 힘든 경우가 많습니다. 그래서 이번엔 통계에서 가장 중요한 이론 중 하나인 중심 극한 정리를 개념적으로 간단히 소개하고, 파이썬 코드로 이해하는 포스팅을 합니다. 우선 중심 극한 정리의 정의부터 알아보겠습니다. 중심 극한 정리 표본 크기가 30 이상이면, 표본 평균의 분포는 정규분포를 따른다. 통계에 있어서 가장 중요..
