ベイズ更新は機械学習の起源である

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18世紀イギリスの牧師であり数学者であったトーマス・ベイズが条件つき確率に関するベイズの定理を発見したときは、将来これが人工知能の画像認識や音声認識や自然言語処理に役立つことになるとは想像できなかったでしょう。

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ベイズの定理は、

P(B|A)=P(A|B)×P(B)÷P(A)

Aが起きた後のBの確率(事後確率、条件つき確率)=Bの確率(事前確率、もともとの確率)×Bが起きた後のAの確率÷Aの確率というものです。Aの確率を調べることにより、Bの確率が更新されるというものです。ベイズの定理を用いて新しい事象の確率を推定することをベイズ推定といい、観測データを増やすことにより、確率の精度を上げていくことをベイズ更新と言います。ベイズ更新は、21世紀盛んに研究されているAI技術、機械学習の起源と言えます。

※参考書籍

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