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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-PROB-001
category: Unified
confidence_score: 0.98
tags: [auto-reinforced, mathematics, [[Statistics|Statistics]], risk, randomness]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Probability Theory|Probability Theory]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "우연의 정복: 무작위성 속에서 질서를 발견하고, 일어날 수 있는 미래의 사건들을 숫자로 관리하여 불확실성을 '통제 가능한 리스크'로 변환하는 수학적 도구."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
확률론(Probability Theory)은 불확실한 사건을 수학적으로 정량화하고 분석하는 수학의 한 분야입니다.

1.  **기초 개념**:
    *   **Sample Space (표본 공간)**: 일어날 수 있는 모든 결과의 집합.
    *   **Random Variable (확률 변수)**: 사건의 결과를 실수로 매핑한 함수.
    *   **Probability Distribution (확률 분포)**: 확률 변수가 특정 값을 가질 확률을 나타낸 함숫값 (정규 분포, 베르누이 분포 등).
2.  **주요 법칙**:
    *   **Law of Large Numbers (대수의 법칙)**: 시행 횟수가 많아질수록 결과의 평균은 기댓값에 수렴함.
    *   **Central Limit Theorem (중심 극한 정리)**: 데이터가 어떤 분포를 따르든, 그 합이나 평균은 데이터가 많아질수록 정규 분포에 가까워짐.
3.  **철학적 관점 (Interpretation)**:
    *   **Frequentist (빈도주의)**: 확률은 사건이 반복될 때 나타나는 상대적 빈도.
    *   **Bayesian (베이즈주의)**: 확률은 증거에 기반한 '지식의 확신 정도'. 데이터가 추가될수록 관점을 업데이트함.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 확률론이 도박이나 보험 통계에 국한되었으나, 현대 인공지능은 모든 데이터를 '확률 분포'로 인식하며 생성 모델(GenAI)은 이 분포에서 가장 그럴듯한 다음 조각을 추출하는 '대규모 확률 연산' 시스템으로 변모함.
- **정책 변화(RL Update)**: 알고리즘의 편향성과 차별 문제를 해결하기 위해, 확률적 공정성(Probabilistic Fairness) 지표를 모델 검증 정책에 포함하여 특정 집단이 확률적으로 부당한 대우를 받지 않도록 감시하는 거버넌스가 확립됨.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Statistics & Data Analysis|Statistics & Data Analysis]], Probability and Logic Fusion, [[Information-Entropy|Information-Entropy]], [[Risk Management|Risk Management]], Machine Learning
- **Modern Tech/Tools**: BUGS, Stan, PyMC3, SciPy stats module.
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