[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
@@ -2,64 +2,34 @@
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id: wiki-2026-0508-uncertainty-quantification
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title: Uncertainty Quantification
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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canonical_id: self
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aliases: [UQ-001]
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duplicate_of: none
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status: duplicate
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canonical_id: epistemic-uncertainty
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duplicate_of: "[[Epistemic-Uncertainty]]"
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aliases: [UQ]
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [ai, machine-learning, Statistics, uncertainty, bayesian]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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confidence_score: 0.9
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verification_status: redirected
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tags: [duplicate, uncertainty, ml]
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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# Uncertainty Quantification (불확실성 정량화)
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# Uncertainty Quantification
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "단순히 답을 내는 것을 넘어, 스스로 얼마나 모르는지 측정하라" — AI 모델의 예측 결과에 대해 데이터의 노이즈나 모델의 지식 부족으로 인한 불확실성을 수치화하여 신뢰 구간을 제시하는 기술.
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> **이 문서는 [[Epistemic-Uncertainty]] 의 중복본입니다.** Canonical 문서로 redirect.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** 모델의 출력값에 확률적 분포를 도입하여, 예측의 확신도를 함께 계산함으로써 위험한 결정을 방지하고 탐색을 최적화하는 패턴.
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- **두 가지 핵심 유형:**
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- **Aleatoric Uncertainty:** 데이터 자체의 노이즈나 무작위성에서 기인 (예: 관측 장비의 오차). 데이터를 더 모아도 줄어들지 않음.
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- **Epistemic Uncertainty:** 모델의 지식 부족에서 기인. 학습 데이터를 보강하면 줄일 수 있음.
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- **주요 기법:**
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- **MC Dropout:** 드롭아웃을 추론 시에도 적용하여 여러 번 샘플링한 결과의 분산을 측정.
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- **Bayesian Neural Networks:** 가중치를 고정된 값이 아닌 확률 분포로 학습.
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- **Deep Ensembles:** 여러 모델의 예측값 차이를 불확실성으로 활용.
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## 핵심 요약 (specialization aspects)
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- **UQ scope**: 매 epistemic (model uncertainty, reducible) + aleatoric (data noise, irreducible) 의 통합 frame.
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- **Methods**: MC dropout, deep ensembles, conformal prediction, Bayesian NN, evidential learning.
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- **2026 state**: conformal prediction 의 distribution-free guarantee 가 production default.
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- 매 epistemic 단독 deep dive 의 X — 매 [[Epistemic-Uncertainty]] 참조.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 예측 결과(Point estimation)에만 집중하던 방식에서, 최근에는 의료, 자율주행 등 안전이 중요한 분야를 중심으로 불확실성 산출이 필수 요구사항으로 부상.
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- **정책 변화:** Antigravity 에이전트는 답변 생성 시 불확실성 정량화 기법을 사용하여, 확신도가 낮은 정보에 대해서는 사용자에게 별도의 주의 문구를 표시하거나 연구 필요 목록으로 분류함.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Epistemic-Uncertainty]] (canonical)
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- Adjacent: [[Aleatoric-Uncertainty]] · [[Conformal-Prediction]] · [[Bayesian-Deep-Learning]]
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Bayesian-Inference, AI-Safety, [[Gaussian-Processes|Gaussian-Processes]], Machine-Learning
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Uncertainty-Quantification.md
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 🕓 변경 이력
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | 중복 처리 — canonical 문서로 redirect |
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Reference in New Issue
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