確率的グラフィカルモデルの専門化

説明

確率的グラフィカルモデル（PGM）は、複雑なドメインにわたる確率分布をエンコードするための豊富なフレームワークです。相互に作用する多数の確率変数に対する共同（多変量）分布です。これらの表現は、確率論、グラフアルゴリズム、機械学習などの概念に依存して、統計学とコンピューターサイエンスの交差点にあります。これらは、医療診断、画像理解、音声認識、自然言語処理など、さまざまなアプリケーションにおける最先端の方法の基礎となっています。また、多くの機械学習の問題を定式化するための基本的なツールでもあります。