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베이지안 추론(Bayesian Inference)

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박남량 [narcciso] 쪽지 캡슐

2024-02-09 ㅣ No.6526

                                                                               베이지안 추론(Bayesian Inference)




자신의 예측과 현재 들어오는 감각 데이터의 정확성을 평가하고 그것에 크고 작은 비중을 두는 것이 예측 처리 이론이다. 중요한 것은 여기서 정확성이란 진실성의 척도가 아니라는 사실이다. 완전히 빗나가는 예측인데도 높은 정확성을 띨 수 있다. 이 말은 내가 잘못된 예측을 극도로 신뢰한다는 의미다. 예측에 저 많은 정확성이 부여되면, 지각은 감각 데이터보다 예측에 더 강한 영향을 받는다. 반면 감각 데이터에 더 많은 정확성이 부여되면 그 반대가 된다.

확률론의 중요한 이론인 베이즈 정리(Bayes’ Theorem)로 이런 연관을 수학적으로 묘사할 수 있다. 베이즈 정리를 기반으로 각각의 불화실성을 고려하는 가운데, 사전 지식과 사용 가능한 데이터를 조합해 결론을 도출해 내는 원칙을 베이지안 추론(Bayesian Inference)이라고 부른다.

예측 혹은 감각 데이터를 얼마나 믿을 수 있다고 여기느냐에 따라 이 둘에 서로 다른 비중을 두게 된다. 이를 정확성이라는 단어로 표현할 수 있다. 예측이 불확실하다는 생각이 드는 경우 예측은 정확성이 떨어지는 것이다. 반면에 내가 예측이 맞다고 확신한다면 그것은 아주 정확한 것이다. 감각 데이터도 마찬가지다. 확신하지 못하면 정확성이 떨어지는 것이고, 확신하면 정확성이 높은 것이다. 단순히 그렇게 되는 것이 아니다. 뇌가 예측이나 감각 데이터를 각각 얼마나 신뢰할지 결정해야 한다. , 뇌가 예측과 감각 데이터의 정확성을 평가해야 하는 것이다.










 



† 성부와 성자와 성령의 이름으로 아멘.

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