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ベイズ推論（Bayesian Inference）
ベイズ推論（Bayesian Inference） とは、「新しいデータを得たときに、確率的に信念（仮説）を更新していく方法」です。
数学的には、ベイズの定理に基づいています。
【AIでの活用例】
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スパムフィルター（メールがスパムである確率を算出）
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ベイズネットワークによる因果関係推定
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強化学習やロボット工学でも「不確実性を扱う方法」として使われる
ベイズ推論（Bayesian Inference）関連用語
ベイズ推論（Bayesian Inference）に関連する単語は以下の通りです。
- 事前確率（Prior）
- 事後確率（Posterior）
- 尤度（Likelihood）
ベイズ推論（Bayesian Inference）やさしい解説
ベイズ推論（Bayesian Inference）は、「新しい情報が入ったら考えを少しずつ修正する」考え方です。
あなたが「明日は雨が降りそうだ」と思っていたとします（事前確率：60%）。
でも、テレビの天気予報で「晴れ」と言っていた（新しい情報）。
そこであなたは「じゃあ、雨の可能性は下がるかも」と、考えをアップデートします。
このように、新しい情報で古い予想を調整するのがベイズ推論です。
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