변분 의미론
데이터의 잠재 표현을 확률 분포로 모델링하여 불확실성을 추론하는 기법이다. 모델이 단순히 고정된 값을 출력하는 대신 확률적 범위를 학습하게 함으로써 데이터의 모호성이나 이상치 탐지 성능을 높이는 데 기여한다.