본 논문은 불확실하고 잡음이 많은 데이터에서 의미를 추출하는 문제를 다루는 통합적인 수학적 틀을 제시합니다. 고전적인 추정 이론, 통계적 추론, 그리고 심층 학습 및 대규모 언어 모델을 포함한 현대 머신러닝을 연결하는 틀을 제공합니다. 최대가능도 추정, 베이지안 추론, 어텐션 메커니즘 등의 기법이 불확실성을 어떻게 다루는지 분석하여 많은 AI 방법들이 공통된 확률적 원리에 기반하고 있음을 보여줍니다. 시스템 식별, 이미지 분류, 언어 생성 등의 예시를 통해 점점 더 복잡해지는 모델들이 과적합, 데이터 부족, 해석 가능성과 같은 실질적인 문제를 해결하기 위해 이러한 기반 위에 어떻게 구축되는지 보여줍니다. 최대가능도 추정, MAP 추정, 베이지안 분류, 심층 학습은 모두 잡음이 있거나 편향된 관측치로부터 숨겨진 원인을 추론하는 공통된 목표의 다른 측면을 나타낸다는 것을 보여줍니다. 이 논문은 이론적 종합과 머신러닝의 발전하는 환경을 탐색하는 학생과 연구자들을 위한 실용적인 안내서 역할을 합니다.
