AI用語集
人工知能の完全辞典
ベイズ平滑化
時系列の隠れた状態を、過去と未来のすべての観測値を使用して事後的に推定する手法。フィルタリングが過去の観測値のみを使用するのとは対照的に、平滑化は時系列の完全な情報を活用してより正確な推定を提供します。
ベイズ状態空間モデル
時系列を、状態空間で進化する観測不可能な潜在プロセスとしてモデル化する確率的枠組みで、観測値がこれらの状態に依存します。ベイズアプローチにより、不確実性を定量化しながら、モデルのパラメータと隠れた状態を同時に推測できます。
時系列マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）法
時系列ベイズモデルでの推論のための適応されたサンプリング手法で、マルコフ連鎖がパラメータと隠れた状態の空間を探索します。解析解が不可能な場合に、複雑な事後分布を近似できます。
ベイズ粒子フィルタ
非線形・非ガウスモデルのための逐次フィルタリングアルゴリズムで、状態の確率分布を表現するために重み付けされた粒子の集合を使用します。カルマンフィルタのガウス近似が無効なベイズモデルに特に適しています。
予測分布による予測
予測が単一の点ではなく、パラメータとノイズの不確実性を統合した完全な確率分布であるベイズアプローチ。将来の値に対して信頼区間と確率的シナリオを生成できます。
時系列ガウス過程
時系列の基礎となる関数を、時間共分散関数を持つガウス過程としてモデル化するベイズ非パラメトリックアプローチ。複雑なパターンを捉える際に驚くほどの柔軟性を提供し、予測に対して解析的な不確実性を提供します。
時系列のための変分推論
時系列ベイズモデルでの事後分布を決定論的に近似する手法で、真の分布からの発散を最小化するように単純な分布の族を最適化します。大規模データセットに対してMCMCよりも高速な代替手段となります。
ベイズレジーム切替モデル
生成プロセスのパラメータが隠れたマルコフ連鎖に従って変更できる可能性があるモデルのクラスで、ベイズ推論によりレジームとその確率を推定します。異質な挙動や構造的変化を示す時系列に特に適しています。
ベイジアン・ラウフ・タン・ストリーベル(RTS)スムーザー
ガウス線形モデルのための最適平滑化アルゴリズムで、カルマンフィルターの推定値に対して後方パスを実行し、将来の情報を組み込む。ベイズ枠組みでは、すべての観測値を条件とした隠れた状態の事後分布を正確に提供する。
ベイズ確率的ボラティリティモデル
時系列のノイズ分散が、しばしばAR(1)でモデル化される潜在的確率過程に従って進化するベイズ仕様。ベイズアプローチにより、過去および将来のボラティリティに関する厳密な推論が可能となり、金融・計量経済学で重要である。
ベイズモデル平均法(BMA)
ベイズ事後確率を重みとして使用して複数の予測モデルを組み合わせる方法で、モデルの不確実性とパラメータの不確実性の両方を統合する。相補的な強みを活用することで、個々のモデルを上回る性能を示すことが多い。
ベイズ期間モデル
時系列におけるイベント間の経過時間をモデル化するベイズアプローチで、ワイブル分布や対数ロジスティック分布などをランダムパラメータと共に使用する。共変量を組み込み、将来の発生時間に関する不確実性を定量化できる。
ベイズオンライン推論
新しい観測値が到着するたびに事後分布を更新し、過去のすべてのデータを再分析する必要がない逐次推論パラダイム。異常検出や状態追跡などのリアルタイムアプリケーションで重要である。