確率変数
確率変数は、確率的に変動する事象に数値を割り当てる仕組みであり、AIや機械学習においてデータやモデルの不確実性を数学的に扱うための基礎となる極めて重要な概念です。
確率統計のAI用語一覧
13件確率統計に関するAI用語を13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。
条件付き確率
条件付き確率とは、ある事象が起きたという前提のもとで、別の事象が起きる確率のことです。AIや機械学習の分野において、データの関係性をモデル化したり、予測を行ったりする際の基礎的な考え方として広く活用されています。
周辺確率
周辺確率とは、複数の確率変数が存在する状況下で、一部の変数について合計や積分を行い、関心の対象外となる他の変数を消去して求めた確率のことです。AIや機械学習の分野において、複雑な確率モデルから特定の変数の傾向を独立して分析する際に欠かせない基礎的な概念です。
カルバック・ライブラー情報量
カルバック・ライブラー情報量とは、2つの確率分布がどれほど異なるかを示す指標です。機械学習では真の分布とモデルの予測分布の乖離を測るために広く使われており、交差エントロピーや変分推論などの基盤となる重要な概念です。
同時確率
同時確率とは、複数の事象や確率変数が同時に特定の値をとる確率を表す数学的・統計的概念です。機械学習や自然言語処理などのAI分野において、複数特徴量の関係性のモデル化、ベイズ推論、結合確率分布の推定など、多変量データを扱う基礎理論として極めて重要な役割を果たします。
ベルヌーイ分布
ベルヌーイ分布は、結果が成功と失敗の2通りしかない試行の確率をモデル化する最も基本的な確率分布です。機械学習においては、二値分類問題の出力層や潜在変数の表現など、確率的な予測を行う際の基礎として広く利用されています。
ガウシアンノイズ
ガウシアンノイズとは、確率密度関数が正規分布（ガウス分布）に従う揺らぎや雑音のことです。AIや機械学習の分野では、モデルの汎用性を高めるデータ拡張や、生成モデルの学習において重要な役割を果たします。
連続確率変数
連続確率変数とは、とり得る値が連続的であり、小数や実数の全区間の値を取り得る確率変数のことです。機械学習やAIの分野では、画像データの画素値、音声信号の振幅、生成AIにおける潜在空間のデータ表現など、連続的な数値を扱う確率モデルの基礎として幅広く利用されています。
確率質量関数
確率質量関数（PMF）とは、サイコロの出目のように離散的な値をとる確率変数において、各値が実現する確率を直接返す関数のことです。離散確率分布の性質を具体的に表現するために用いられます。AIや機械学習においては、自然言語処理の単語予測や分類モデルの出力層など、離散的なラベルやトークンを扱う確率的モデリングの基礎として重要な役割を果たします。
離散確率変数
離散確率変数とは、取り得る値が飛び飛びの数値である確率変数のことです。AIや機械学習において、分類問題のクラスラベルやテキストデータの単語の出現回数などを確率的にモデル化する際に基礎となる重要な概念です。
ギブスサンプリング
ギブスサンプリングは、複雑な多次元確率分布から直接サンプリングを行うことが困難な場合に、各変数を個別に条件付き確率から順番にサンプリングして近似的なサンプルを得るマルコフ連鎖モンテカルロ法の一種です。
ベイジアンネットワーク
ベイジアンネットワークは、複数の事象間の因果関係や依存関係を方向付きのグラフ構造（有向非巡回グラフ）と確率論を用いて表現する確率グラフィカルモデルです。不確実な状況下での推論や意思決定を、条件付き確率を組み合わせることで効率的に行うことができ、医療診断や故障検知など幅広い分野で活用されています。
周辺確率分布
周辺確率分布とは、複数の確率変数が従う同時確率分布から、一部の変数を取り除き、特定したい変数だけの確率分布を算出したものです。機械学習モデルにおける予測やデータ解析の基礎として、不要な情報を排除して知りたい変数だけの傾向を把握するために広く活用されています。