隠れマルコフモデル
隠れマルコフモデル（HMM）は、観測できない隠れた状態の推移と、その状態から確率的に発生する観測データの関係をモデル化した統計的確率モデルです。時系列データやシーケンスデータの解析に適しており、音声認識や自然言語処理などの分野で長年にわたり幅広く活用されています。
確率モデルのAI用語一覧
6件確率モデルに関するAI用語を6件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
サンプリング
AIのサンプリングとは、確率分布に基づいて次に生成する単語やピクセルを確率的に選択する手法です。モデルの出力に多様性や創造性を与えるために重要な役割を果たし、温度パラメータなどを用いて出力のランダム性を調整できます。
潜在変数
潜在変数とは、データから直接観測することはできないものの、背後にある本質的な構造やメカニズムを説明するために仮定される変数です。機械学習や統計学において、複雑なデータの背後にある要因を見つけ出すために広く利用されています。
マルコフ過程
マルコフ過程とは、未来の状態が現在の状態のみに依存し、過去の推移には依存しないというマルコフ性を満たす確率過程のことです。AIや強化学習において、エージェントが次に取る行動や環境の変化を確率的に予測・モデル化するための基礎理論として広く活用されています。
ガウス分布
ガウス分布とは、平均値の周囲にデータが左右対称の鐘型曲線を描いて集まる確率分布のことです。正規分布とも呼ばれ、自然界や社会現象、機械学習の誤差モデルなどで広く利用される統計学の基本概念です。
最尤推定
最尤推定とは、観測されたデータから、それが生成される確率が最も高くなるようなパラメータを逆算する統計的な推計手法です。機械学習のモデル学習やパラメータ推定において、確率モデルの最適な設定値を求めるための基礎技術として広く利用されています。