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id: INFO-THEORY-001
category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
confidence_score: 1.0
tags: [math, communication, entropy, data-compression, ai-foundations]
last_reinforced: 2026-04-26
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# [[Information Theory (정보 이론)]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "불확실성을 측정하고 통신을 수치화하라" — 클로드 섀넌이 정립한, 정보의 양을 엔트로피(Entropy)라는 개념으로 정의하고 데이터 압축 및 전송의 한계를 규명한 수학적 기초.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** 메시지가 담고 있는 '놀라움의 정도(Surprise)'를 확률 기반으로 계산하여, 정보를 비트(Bit) 단위로 정량화하는 패턴.
- **세부 내용:**
    - **Entropy ($H$):** 정보의 평균적인 불확실성. 확률이 낮을수록(예측하기 힘들수록) 정보량은 큼.
    - **Mutual Information:** 두 변수 사이의 의존성이나 공유된 정보량을 측정.
    - **Channel Capacity:** 노이즈가 있는 채널을 통해 오류 없이 전송할 수 있는 최대 정보율.
    - **Cross-Entropy:** 딥러닝에서 실제 분포와 예측 분포의 차이를 계산하는 손실 함수로 활용.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 단순 신호 전송 기술에서, 현대에는 머신러닝의 학습 목표 정의 및 모델 복잡도 측정의 핵심 이론으로 확장됨.
- **정책 변화:** Antigravity 에이전트의 응답 생성 시, '정보 밀도'를 높이기 위해 불필요한 반복을 제거하고 핵심 엔트로피가 높은 텍스트를 구성하도록 유도함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Entropy]], [[Cross-Entropy]], [[Data-Compression]], [[Machine-Learning]]
- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Information-Theory.md]]
