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10_Wiki/Topics_GD/Probability-Theory-Foundations.md

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 id: MATH-PROB-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
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 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Probability Theory]] Foundations (확률론 기초)
+# [[Probability Theory|Probability Theory]] Foundations (확률론 기초)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "세상의 모든 우연과 불확실성을 수치화된 '확신'의 언어로 번역하여, 기계가 가설을 세우고 결론을 내릴 수 있는 논리적 기반을 제공하라" — 무작위 현상을 수학적으로 모델링하고 분석하여, 어떤 사건이 발생할 가능성을 측정하는 수학적 학문.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-- **추출된 패턴:** "Axiomatic [[Reasoning]] and Distributional Modeling" — 표본 공간(Sample Space) 내에서 사건이 발생할 확률의 공리를 세우고, 무작위 변수(Random Variables)의 분포를 통해 현상의 기저를 설명하는 패턴.
+- **추출된 패턴:** "Axiomatic [[Reasoning|Reasoning]] and Distributional Modeling" — 표본 공간(Sample Space) 내에서 사건이 발생할 확률의 공리를 세우고, 무작위 변수(Random Variables)의 분포를 통해 현상의 기저를 설명하는 패턴.
 - **핵심 개념:**
-    - **Probability [[Axioms]]:** 모든 확률은 0과 1 사이이며, 전체 합은 1임.
+    - **Probability [[Axioms|Axioms]]:** 모든 확률은 0과 1 사이이며, 전체 합은 1임.
     - **Random Variables:** 무작위 사건의 결과를 수치로 매핑 (이산형 vs 연속형).
     - **Distributions:** 데이터의 형태를 결정 (정규분포, 베르누이, 포아송 등).
     - **Central Limit Theorem (중심극한정리):** 표본이 커질수록 평균의 분포는 정규분포에 수렴한다는 통계의 핵심 정리.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 모든 답변에 대해 내부적인 확률 분포를 분석하여, 확신이 낮은 구간에서는 사용자에게 확인을 요청하거나 추가 정보를 탐색하는 '신뢰도 기반 응답' 프로토콜을 가동함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Posterior-and-Prior-Probability]], Maximum-Likelihood-Estimation-MLE, [[Probabilistic-Graphical-Models]], Bayesian-Inference
+- [[Posterior-and-Prior-Probability|Posterior-and-Prior-Probability]], Maximum-Likelihood-Estimation-MLE, [[Probabilistic-Graphical-Models|Probabilistic-Graphical-Models]], Bayesian-Inference
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Probability-Theory-Foundations.md