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tags: [auto-reinforced, bayesian-[[Statistics|Statistics]], inference, data-[[Analysis|Analysis]], uncertainty, modeling]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Bayesian Statistics|Bayesian Statistics]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "살아있는 통계학: 확률을 객관적인 사건의 빈도가 아니라 주관적인 확신의 정도로 정의하고, 끊임없이 유입되는 정보를 필터링하여 복잡한 세상을 모델링하는 강력한 추론 도구."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
베이지안 통계학(Bayesian Statistics)은 베이즈 정리를 바탕으로 미지의 모수([[Parameter|Parameter]])를 추론하는 통계적 방법론입니다.

1.  **철학적 특징**:
    *   **Subjective Probability**: 확률은 데이터와 사전 지식에 기반한 '합리적인 믿음'임.
    *   **Iterative Learning**: 데이터가 늘어날수록 사후 확률이 다시 사전 확률이 되어 다음 데이터 학습에 사용됨 (Recursive learning).
2.  **장점**:
    *   데이터가 적은 상황에서도 사전 지식(Prior)을 활용해 준수한 추론 가능.
    *   결과를 점 추정(Point estimation)이 아닌 확률 분포로 제공하여 '모를 수 있다는 가능성'까지 수치화함.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 연산량이 너무 많아 실무 적용이 어려웠으나, 현대의 컴퓨팅 정책(MCMC 등)과 결합하여 복잡한 금융 모델이나 신약 개발 정책의 핵심 분석 틀로 자리 잡음(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: AI 윤리 및 거버넌스 정책에서, 알고리즘의 편향을 탐지할 때 단순 빈도가 아닌 베이지안 사후 분포를 통해 '구조적 편향'의 확실성을 측정하는 엄격한 감사 정책이 도입됨.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Bayes-Theorem|Bayes-Theorem]], Bayesian-Updating, Statistics & Data Analysis, [[stochastic gradient descent|stochastic gradient descent]], Foundational Models
- **Modern Tech/Tools**: Stan, PyMC3, Bayesian [[Optimization|Optimization]] for hyperparameter tuning.
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