probabilités

확률은 불확실성을 수치화하고 무작위 현상을 모델링하는 수학의 기본 분야입니다. 인공지능에서는 추론, 의사결정, 머신러닝에 핵심적으로 활용됩니다. 확률은 사건이 발생할 가능성을 0(불가능)과 1(확실) 사이의 값으로 나타냅니다. 결정론적 논리와 달리, 확률적 접근은 데이터, 모델, 환경의 불확실성을 명시적으로 반영합니다.

활용 사례 및 예시

확률은 음성 인식, 스팸 필터링, 콘텐츠 추천, 자동 의료 진단, 일기 예보 등 불확실성이 존재하는 시스템 모델링에 사용됩니다. 예를 들어, 베이지안 네트워크는 조건부 확률을 이용해 관측된 결과로부터 원인을 추론합니다. 확률적 분류 알고리즘(예: Naive Bayes)은 관측된 특징에 따라 특정 범주의 가능성을 평가합니다.

주요 소프트웨어, 라이브러리, 프레임워크

확률 기반 AI 구현을 위해 PyMC, TensorFlow Probability, Stan, Edward, 그리고 전통적인 모델에는 scikit-learn이 널리 사용됩니다. 베이지안 추론에는 JAGS, BUGS와 같은 플랫폼도 활용됩니다.

최신 발전과 트렌드

최근에는 확률론과 딥러닝의 통합(deep probabilistic programming), 생성 모델(확산 모델, 변분 오토인코더 등) 활용, 샘플링 및 근사 방법의 효율성 개선이 주목받고 있습니다. 특히 의료, 금융과 같이 민감한 분야에서 확률 모델의 해석 가능성도 중요한 흐름입니다.