分1234今回は,機械学習で使う「確率」のお話です。確率は,統計的な機械学習のもっとも重要な基礎知識です。いえ,確率についてゼロから説明するというのは紙数的にも厳しいため,高校の確率を少し憶えているくらい(期待値や標準偏差など)を前提とし,「⁠高校の確率」と「機械学習の確率」の本質的な相違点について,少し丁寧に見ていく,という形で進めていきます。最初に,機械学習にとって確率はどういう役割なのかを確認しておきましょう。実のところ,機械学習に確率が必須というわけではありません。ニューラルネットワークやサポートベクターマシンなどの有名な手法も「確率を用いない機械学習」ですし,その他にも数多くの手法があります。,「⁠確率を用いない機械学習」の多くは,「⁠結果のランキングを作りづらい(評価値の大小に意味がない⁠)⁠」⁠「⁠条件が異なる場合の結果を比較できない」などの欠点があります。一方の「確率を用いる機械学習」では,評価結果や推定されたパラメータが「どれくらい信用できるか(もっともらしいか⁠)⁠」を確率として計算します。確率同士は比較可能なので,計算結果を使ってランキングを作ったり,前提条件が異なっている結果同士を比較したり(よいモデルを探すときによく行われます⁠)⁠,ということが自然にできるのです。,「⁠確率を通じて他の手法を組み合わせることができる」「⁠モデルによってはデータを生成できるという特徴を持つ(生成モデル⁠)⁠」など,確率を使っているからこそのメリットが数多くあげられます。したメリットを求めて,もともと確率を用いない手法でも,確率的な手法に拡張されることが多いです。効果的な手法を求めるなら,確率を用いた方法に行き着くということですね。「確率」について,記号と用語の説明から始めましょう。