# 베이지안 추론 (Bayesian Inference)

## 📌 Brief Summary
베이지안 추론(Bayesian Inference)은 베이즈 정리(Bayes' Theorem)를 바탕으로, 새로운 증거가 수집될 때마다 가설의 확률(신뢰도)을 지속적으로 갱신해 나가는 통계적 추론 방법론입니다 [1, 2]. 이는 지능 시스템이 불확실한 환경에서 점진적으로 학습하고 세계관을 수정해 나가는 핵심 원리입니다 [1].

## 📖 Core Content
* **베이지안 업데이트 (Bayesian Updating)**
  - **사전 확률 (Prior)**: 새로운 데이터를 관찰하기 전의 기존 신뢰도입니다 [1, 3].
  - **가능도 (Likelihood)**: 가설이 참일 때 관찰된 데이터가 나타날 확률입니다 [1].
  - **사후 확률 (Posterior)**: 새로운 증거를 반영하여 업데이트된 최종 신뢰도입니다 [1, 4].
  - 이 과정을 통해 시스템은 노이즈 섞인 데이터 하나에 일희일비하지 않고 전체적인 추세에 따라 점진적으로 지식을 수정합니다 [1, 5].

* **지능 시스템에서의 활용**
  - **능동적 학습 (Active Learning)**: 어떤 데이터가 사후 확률을 가장 크게 변화시킬지 판단하여 효율적으로 학습 대상을 선택합니다 [1].
  - **베이지안 뇌 가설 (Bayesian Brain Hypothesis)**: 인간의 뇌가 감각 정보를 능동적으로 처리하고 확률 분포를 통해 미래를 예측한다는 이론으로, 현대 AI 상황 판단 모듈 설계의 모티브가 됩니다 [1, 6].

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
- **사전 확률의 주관성**: 초기 설정한 사전 확률(Prior)에 따라 결과가 달라질 수 있다는 비판이 있으나, 충분한 데이터가 쌓이면 사후 확률은 데이터의 본질에 수렴하게 됩니다 [1, 7].
- **연산 복잡도**: 복잡한 모델에서 베이지안 적분을 직접 계산하는 것은 매우 어렵기 때문에, MCMC(Markov Chain Monte Carlo)나 변분 추론(Variational Inference)과 같은 근사 기법이 널리 사용됩니다 [1].

## 🔗 Knowledge Connections
- **Related Topics**: 베이즈 정리 (Bayes' Theorem, 확률론 (Probability Theory), 능동적 학습 (Active Learning), 예측 코딩 (Predictive Coding
- **Projects/Contexts**: Antigravity 상황 판단 엔진, 초개인화 추천 알고리즘

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*Last updated: 2026-04-30*
