確率的グラフィカルモデル（PGM）は、確率論とグラフ理論を組み合わせて複雑なシステムをモデル化する手法です。変数間の関係をグラフで表現し、確率分布を効率的に推定することができます。ベイジアンネットワークやマルコフランダムフィールドが代表的な例です。
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重要性
PGMは、医療診断、リスク評価、自然言語処理など、多くの分野で役立つ技術です。特に、不確実性が高いシステムでの意思決定において重要です。この手法を活用することで、複雑なデータ間の関係を明らかにし、より正確な予測や解釈を行うことができます。
用語の使われ方
PGMを実装するには、まずグラフ構造を定義し、各ノードの確率分布を設定します。その後、パラメータ推定や推論アルゴリズムを適用します。Pythonでは、pgmpyやPyroといったライブラリが一般的に使用されます。また、データの前処理や変数の依存関係の明確化が成功の鍵となります。
