統計モデル (statistical models)

定義 (Definition)

ほとんどの機械学習は、ある意味でデータを変換すること（transforming）を伴う。写真を取り込み、笑顔度を予測するシステムを構築したいと考えるかもしれない。あるいは、一連のセンサーの読み取り値を取り込み、その読み取り値が正常か異常かを予測したいと考えるかもしれない。私たちが言うモデル（model）とは、ある種類のデータを取り込み、おそらく異なる種類の予測を出力する計算メカニズムを指す。特に、データから推定可能な統計モデル（statistical models）に関心がある。単純なモデルは、適切な単純な問題に完全に対処できる能力を持っているが、私たちが本書で焦点を当てる問題は、古典的な手法の限界を広げるものである。ディープラーニングが古典的なアプローチと区別される主な理由は、それが焦点を当てる強力なモデルの集合にある。これらのモデルは、データを連続的に（successive）何度も変換し、それらを上から下へと連鎖（chain）させたものであり、それがディープラーニング（Deep learning, 深層学習）の名前の由来となっている。深いモデルについて議論する過程で、より伝統的な手法についても議論する。

参照 (Reference)

この用語の詳細な文脈については Dive into Deep Learning の対応する章を参照してください: - 元章で読む