학습 이론/Expert advice prediction (2) 썸네일형 리스트형 확률 가중 다수결 알고리즘 (Randomized Weighted Majority Algorithm) 지난 시간에 함께 공부한 문제는 다음과 같습니다. 여러분은 다음날 어떤 회사의 주식이 오를지 내릴지 관심이 있습니다.(등락의 폭은 상관하지 않습니다.) 아무 정보도 없이 무턱대고 예상을 하는 것은 너무 멍청하다고 생각한 여러분은 총 \(n\) 명의 전문가를 초빙합니다. 매일 각 전문가는 다음날 회사의 주식이 오를 것인지 내릴 것인지에 대해서 예측합니다. 전문가들도 예측에 실패할 수 있습니다. 여러분의 목표는 가장 적중률이 좋은 전문가에 필적하는 정도의 예측을 하는 것입니다. 다음은 지난 포스트에서 같이 알아본 내용을 간략히 정리한 것입니다. 만약 (누구인지는 모르지만) 전문가 집단 중 매번 예측을 맞추는 달인이 존재하면, \( \log_2 n \) 번 안에 해당 달인을 찾아낼 수 있습니다. 일반적인 경우.. 어떤 전문가의 말을 들어야 할까? (Prediction with Expert Advice) 우리는 미래를 모릅니다. 하지만 알고 싶어 합니다. 당장 한 달 후에 어떤 회사의 주식이 급등할지, 일 년 후에 어느 부지에 국가 사업이 진행될지, 십 년 후에 어떤 나라가 투자 가치가 높은 나라가 될지 궁금해 합니다. 미래를 정확히 예측한다면 부의 축적에 직결되는 경우가 많기 때문입니다. 그렇지만 혼자서 이 모든 것들을 예측한다는 것은 부담스러운 일입니다. 정보의 양과 질, 모든 측면에서 부족할 가능성이 높기 때문이죠. 따라서 우리는 여러 전문가의 조언에 귀를 기울입니다. TV나 유튜브 등을 통해 우리는 어떤 주식이 대박이 날 것인지 예측하는 "전문가"들을 많이 볼 수 있습니다. 저는 잘 모르지만, 약간의 혹은 상당한 금액을 지불하면 미래 예측에 대한 양질의 정보를 알려주는 매체도 있을 것입니다. 여하.. 이전 1 다음
