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10_Wiki/Topics/AI/Probabilistic-Graphical-Models.md

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 id: MATH-PGM-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [math, probability, graphical-models, bayesian-networks, markov-random-fields, reasoning, causality]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Probabilistic Graphical Models (확률적 그래픽 모델)]]
+# Probabilistic Graphical Models (확률적 그래픽 모델)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "복잡하게 얽힌 세상의 변수들을 노드와 간선으로 해체하여, 불확실성 속에서도 명료한 '인과와 의존'의 지도를 그려라" — 확률 변수들 사이의 독립성 및 종속성 관계를 그래프 구조로 표현하여, 복잡한 다변량 확률 분포를 효율적으로 추론하고 학습하는 프레임워크.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 지식 베이스 내 주제들 사이의 인과 관계를 분석할 때, 확률적 그래픽 모델 원리를 적용하여 사용자 질문에 대한 가장 타당한 답변 경로를 추론함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Posterior-and-Prior-Probability]], [[Markov-Decision-Process-MDP]], [[Bayesian-Inference]], [[Conditional-Random-Fields-CRF]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Probabilistic-Graphical-Models.md]]
+- [[Posterior-and-Prior-Probability]], [[Markov-Decision-Process-MDP]], Bayesian-Inference, Conditional-Random-Fields-CRF
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Probabilistic-Graphical-Models.md