マルチアームドバンディット
Definition
マルチアームドバンディット問題は、既知の報酬のあるオプションに固執するか（活用）、潜在的により良い報酬を発見するために新しいオプションを試すか（探索）というエージェントのジレンマ …
Probability
カーネル密度推定
Definition
カーネル密度推定（KDE）は、離散データポイントを平滑化して連続的な確率分布曲線を作成する基本的な統計的手法です。通常、ガウス関数などのカーネル関数が各データポイントに配置され、 …
帰確率
Definition
帰確率は、観察された証拠に基づいて仮説が真である可能性を定量化し、結論が確実ではなく確率的であることを認識します。これは、ベイズ推論の基礎を形成しており、ここで… …
フローベース生成モデル
Definition
フローベース生成モデルは、ガウス分布などの単純な基本分布に対して、一連の可逆で微分可能な変換を適用することで、複雑な確率分布を構築します。変換が可逆であるため、尤 …
エネルギーベースモデル
Definition
エネルギーベースモデル（EBM）は、エネルギー関数から導出される正規化されていない密度関数を用いて、入力データ上の確率分布を定義します。エネルギー関数はデータポイントを実数値にマ …
ブラッドリー・テリーモデル
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ブラッドリー・テリーモデルは、心理測定学や機械学習で広く使用される確率モデルであり、対比較（pairwise comparisons）を扱うために設計されています。各項目に潜在的 …
基本率
Definition
統計学および機械学習において、基本率とは、与えられたデータセット内での条件や結果の基礎的な頻度を指します。基本率を無視すると、基本率誤謬（ベースレート・フォールシー）が生じること …
ワッサースタイン距離
Definition
ワッサースタイン距離（地球移動距離とも呼ばれる）は、ある分布から別の分布へ質量を移動させるために必要な最小の「仕事量」を計算することで、2つの確率分布間の非類似度を定量化します。 …
確率的
Definition
確率的な要素は、データ内のノイズや重みのランダムな初期化など、AIシステムに変動性をもたらします。決定論的モデルとは異なり、確率的モデルは不確実性を考慮するため、予測の信頼性向上 …
事前分布（プライア）
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「プライア」は、新たな観測値を組み込む前に、変数に関する既存の信念や歴史的データを表します。ベイズ推論において、事前分布は観測データの尤度と組み合わされ、事後分布（ポストリア）を …
マルコフ
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人工知能および確率理論において、マルコフ過程は状態間をランダムに移行するシステムを記述するために使用される基本的なモデルです。その核心原理はマルコフ性質であり、システムの将来の状 …
ガウス分布（正規分布）
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ガウス分布とは、平均と分散によって特徴づけられる連続確率分布である正規分布を指します。AIにおいては、確率的モデリング、ベイズ推論、およびノイズのモデル化などに広く使用されていま …
ベイズ
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AIにおけるベイズアプローチは、より多くの証拠が利用可能になるにつれて、仮説の尤度（可能性）を更新するために確率論を使用します。この手法により、モデルは不確実性を定量化し、予測を …