정보엔트로피1 정보 엔트로피 정보 엔트로피 정보 엔트로피는 정보 이론에서 데이터나 메시지의 불확실성을 측정하는 수학적 도구입니다. 각 이벤트의 발생 확률에 따라 계산되며, 불확실성이 클수록 엔트로피가 높아집니다. 정보량을 비트로 나타내며, 데이터의 예측 불가능성과 정보의 양을 정량화하여 정보 처리 및 전송의 효율성을 높입니다. 정보 엔트로피 계산 정보 엔트로피는 정보 이론에서 매우 중요한 개념으로, 메시지나 데이터 세트의 불확실성이나 무질서도를 측정하는 데 사용됩니다. 이 개념은 클로드 섀넌에 의해 개발되었으며, 정보의 양을 정량화하는 방법을 제공합니다. 정보 엔트로피는 특정 정보가 얼마나 예측하기 어려운지를 나타내며, 정보가 많을수록 엔트로피도 높아집니다. 정보 엔트로피의 핵심은 각 이벤트가 발생할 확률에 따라 달라집니다. 모든 .. 2024. 3. 21. 이전 1 다음
