확률적 머신러닝
확률적 머신러닝은 불확실성을 확률분포로 모델링하여 추론과 학습을 수행하는 접근법이다. 관측값과 잠재변수 사이의 확률적 관계를 설정하고 우도와 사전확률을 결합해 사후분포를 계산하는 방식으로 작동한다. 베이지안 추론은 모델 불확실성 평가와 소량 데이터 상황에서의 견고한 예측을 위해 중요하다.
