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10_Wiki/Topics/Bayesian Inference.md

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+id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AI-BAYESIAN
+category: Dev
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+tags: [Bayesian Inference, Probability, Stats, AI]
+last_reinforced: 2026-04-20
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+# Bayesian-Inference (베이지안 추론)
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+## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
+> "믿음은 고정된 것이 아니라 정보에 따라 진화한다." 기존의 배경 지식(Prior)에 새로운 근거(Evidence)를 더해 더 정확한 진실(Posterior)에 다가가는 통계학적 통찰이다.
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+## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
+- **Prior Probability (사전 확률)**:
+    - 새로운 데이터를 보기 전에 우리가 이미 알고 있는 지식이나 가설의 확률.
+- **Likelihood (우도)**:
+    - 어떤 가설이 참일 때, 현재 관찰된 데이터가 나타날 확률.
+- **Posterior Probability (사후 확률)**:
+    - 새로운 데이터를 반영한 후 업데이트된 우리의 최종 믿음.
+- **Application**:
+    - 스팸 메일 필터링, 의료 진단, 자율주행 차의 센서 융합 등 불확실성이 큰 환경의 의사결정에 필수적이다.
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+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
+- 베이지안 추론은 '사전 확률'을 설정할 때 주관이 개입된다는 비판을 받기도 한다(빈도주의 통계학과의 논쟁). 하지만 데이터가 적은 초기 상태에서는 베이지만큼 강력한 예측 도구가 없다.
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+## 🔗 지식 연결 (Graph)
+- Related: [[Automated-Reasoning|Automated-Reasoning]] , [[Behavioral-Economics|Behavioral-Economics]]
+- Foundation: Computational Theory & Math/Information Theory