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10_Wiki/Topics/AI/Markov-Chain-Monte-Carlo.md

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 id: MATH-MCMC-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [statistics, math, mcmc, bayesian-inference, sampling, machine-learning]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Markov Chain Monte Carlo (MCMC, 마르코프 체인 몬테카를로)]]
+# Markov Chain Monte Carlo (MCMC, 마르코프 체인 몬테카를로)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "계산할 수 없는 거대한 확률의 바다를, 무작위의 발걸음(Random Walk)으로 방랑하며 지도를 그려라" — 복잡한 고차원 확률 분포로부터 샘플을 추출하여 기댓값이나 사후 확률(Posterior)을 근사적으로 계산하는 알고리즘 체계.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 모델의 불확실성(Uncertainty)을 정교하게 측정하거나, 복잡한 지식 그래프의 확률적 잠재 경로를 탐색할 때 MCMC 기반의 시뮬레이션 기법을 고려함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Probability-Theory]], [[Markov-Decision-Process-MDP]], [[Bayesian-Networks]], [[Global-vs-Local-Optima]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Markov-Chain-Monte-Carlo.md]]
+- Probability-Theory, [[Markov-Decision-Process-MDP]], Bayesian-Networks, [[Global-vs-Local-Optima]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Markov-Chain-Monte-Carlo.md