1. MCMC(Markov Chain Monte Carlo) MCMC는 머신러닝과 통계학 분야에서 중요한 역할을 하는 AI(인공지능) 기법 중 하나입니다. MCMC는 복잡한 확률분포를 추정하거나 샘플링하기 위해 사용되며, 특히 베이지안 추론과 관련된 문제에 유용하게 적용됩니다. MCMC는 몬테카를로(Monte Carlo) 방법과 마코프 체인(Markov Chain)을 결합한 알고리즘으로, 마코프 체인을 이용하여 탐색 공간을 효과적으로 탐색하고 샘플링을 수행합니다. 2. 동전 던지기 문제 동전 던지기 문제는 간단하면서도 직관적인 문제...

1. 연역추리 연역추리는 전제들이 참이면 결론은 항상 참인 추리를 연역적으로 타당한 추리라고 한다. 사람들이 연접, 이접, 부정이 포함된 명제추리를 수행하는 방식은 논리학이 가정하는 규범적인 체계와 크게 다르지 않지만, 조건추리를 수행하는 방식은 조건 추리 문제의 종류와 조건명제의 내용에 따라 달라진다. 2. 삼단논법추리 삼단논법추리는 전제에서 직접 관련짓지 않았던 항목들 간의 관계에 대해 결론을 내리거나 주어진 결론이 연역적으로 타당한지 판단하는 추리이다. 전형적인 범주추리문제에서는 '모든', '어떤', '어떤....는 아니다',...