Bayesian Approach: 하나의 데이터, 임의의 모수
0. 생각하는 로봇은 베이지안이다! 주변 환경을 인지하고 목적지를 찾는 로봇을 생각해보자. 목적지로 가는 경로에는 수많은 경우의 수가 있다. 이 경로에서 로봇은 시시각각 환경을 파악해서, 즉 데이터를 수집해서 가장 안전한 길을 택해야 한다. 전방에 위험징후를 포착했다. 로봇은 그 방향으로 가는 길이 위험하다고 판단해 경로를 변경해야 한다. 자 그러면 이걸 어떻게 코딩할까? 각각의 길이 위험할 확률 $p(road_i=unsafe)$과, 각각의 길에서 위험한 징후가 포착될 확률 $p(sign\mid road_i=unsafe)$ 을 고려하여, 위험할 확률 $p(road_i = unsafe \mid sign)$ 을 다시 계산해야한다.