기댓값 vs 평균

• 기댓값: 미래를 예측하기 위해서 확률들을 기반으로 구한값, 미래 가능한 결과에 대한 예측값(귀납-경험/관찰/증거에 기반한 미래 예측 판단)

• 평균: 빈도주의 관점으로 기존 데이터들을 가지고 구한값, 이미 관측된 데이터를 가지고 확실한 값(연역-이미 알고있는 데이터 가지고 판단)

왜 twist smc, llm에서는 기댓값을 쓰는가? 평균이랑 기댓값은 똑같은거 아니누?
llm은 사전 정보들을 기반으로 불확실한 수치를 계속해서 prior를 업데이트하는 베이지안 관점이기 때문에 기댓값을 사용한다.

이것이 가우시안 베이지안의 관점 차이?!

가우시안: 빈도와 같은 관측값으로부터 현상 분석 및 결론(정규분포)
베이지안: 경험적인 확률들 기반으로 미래 예측(확률)