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koriweb 5ba5a55c78 feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

2026-05-08 19:52:07 +09:00

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Raw Blame History

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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.

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

추출된 패턴: "Graph-structured Dependency and Factorization" — 전체 결합 확률 분포를 각 변수와 그 이웃(부모)들 사이의 국소적인 조건부 확률의 곱으로 분해하여, 연산의 복잡도를 획기적으로 낮추고 명확한 인과 추론을 가능케 하는 패턴.
주요 모델 분류:
- Bayesian Networks (Directed): 방향성이 있는 간선으로 인과 관계 표현 (예: 질병 -> 증상).
- Markov Random Fields (Undirected): 방향성 없는 간선으로 상호 의존성 표현 (예: 인접한 픽셀 사이의 관계).
- Factor Graphs: 함수적 관계를 노드로 추가하여 더 일반적인 표현 가능.
의의: 의료 진단, 유전자 분석, 자연어 이해, 컴퓨터 비전의 이미지 복원 등 데이터 사이의 '구조적 관계' 파악이 중요한 모든 분야의 핵심 도구.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

과거 데이터와의 충돌: 변수가 많아지면 추론이 불가능(NP-hard)해진다는 한계를 극복하기 위해, 최근에는 변이 추론(Variational Inference)이나 신경망과 결합된 심층 그래픽 모델(Deep Graphical Models)로 발전하여 거대 데이터셋에도 대응함.
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

🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

언제 이 지식을 쓰는가:

(TODO)

언제 쓰면 안 되는가:

(TODO)

🧪 검증 상태 (Validation)

정보 상태: needs_review
출처 신뢰도: A
검토 이유: (P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)

🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

기존 유사 문서: (TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)
처리 방식: UPDATE (자동 정규화)
처리 이유: Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

🕓 변경 이력 (Changelog)

날짜	변경 내용	처리 방식	신뢰도
2026-05-08	P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화)	UPDATE	A

💻 코드 패턴 (Code Patterns)

패턴 1: (TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)

# TODO

🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)

선택 A를 써야 할 때:

(TODO)

선택 B를 써야 할 때:

(TODO)

기본값:

(TODO)

❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)

[안티패턴]: (TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)

4.0 KiB Raw Blame History