이 논문은 알고리즘 베이지안 인식론이라는 새로운 접근법을 소개한다. 전통적인 베이지안 인식론은 불확실성을 다루는 포괄적인 틀을 제공하지만, 실세계에서는 정보의 한계, 계산 능력의 제약, 전략적 행동 등의 문제로 인해 완벽한 베이지안 추론이 어렵다.
알고리즘 베이지안 인식론은 이러한 실세계 제약 하에서 만족스러운 해결책을 찾는 것을 목표로 한다. 구체적으로 다음과 같은 주제를 다룬다:
이를 통해 실세계의 다양한 제약 하에서도 합리적이고 실용적인 믿음을 형성할 수 있는 방법을 제시한다.
To Another Language
from source content
arxiv.org
Key Insights Distilled From
by Eric Neyman at arxiv.org 03-14-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.07949.pdfDeeper Inquiries