Quantifying Uncertainty

Uncertainty

Uncertainty를 고려해야 하는 이유가 무엇일까?

우리는 여태까지 fully observable한 상황에서의 circumstance에서의 data만 다루었지만 위의 내용처럼 실제의 환경은 partially observable하기 때문에 확률적으로 접근해야 한다.

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Making decisions under uncertainty

실제로 Decision theory = utility theory + probability theory로 정한다.

하지만 지금 배우는 내용에서는 probability theory만을 다루도록 한다.

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Probability Basics

다 아는 내용이다. 확률은 0과 1사이에 있고 모든 확률의 합은 1이다.

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Random Variables

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Propositions

Proposition은 disjunction으로 나타낸다.

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Syntax for Propositions

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Axioms of Probability

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Prior & Joint Probability

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Inference using Joint Distribution

위와 같은 표가 주어졌을 때, P(cavity) = P(cavity,ache) + P(cavity,ache')가 된다.

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Conditional Probability

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Inference by Enumeration

위에 표가 주어졌을 때, 계산하는 법을 기억하자.

단 표가 full joint distribution이어야 한다.(KB와 같은 역할을 한다.)

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Normalization