정보이론(Information Theory)은 데이터를 정량적으로 측정하고 분석하는 수학적 프레임워크를 제공합니다. 이 글에서는 정보이론의 핵심 개념들을 설명하고, 이들이 머신러닝과 데이터 분석에서 어떻게 활용되는지 살펴보겠습니다.정보량(Information Content)정보량은 특정 사건이나 메시지가 얼마나 '놀라운지'를 측정하는 개념입니다. 자주 발생하는 사건보다 드물게 발생하는 사건이 더 많은 정보를 담고 있다고 볼 수 있습니다.수학적으로 정보량은 사건의 확률에 로그를 취한 값의 음수로 정의됩니다:$$I(x) = -\log_2 P(x)$$여기서 로그의 밑은 일반적으로 2를 사용하며, 정보량의 단위는 비트(bit)가 됩니다.정보량: 확률이 낮을수록 정보량이 증가합니다확률에 따른 정보량 그래프: 확률..
