使える統計モデル10選（後編） | AIdrops

使える統計モデル10選（後編） 前回の記事では、使える統計モデル10選の前編として、主に回帰モデルに焦点を絞って紹介しました。 今回はその後編に当たる生成モデル編です。生成モデル（generative model）は、端的に言うと、コンピュータシミュレーションによりデータを人工的に作ることができるモデルです。データが作られる過程をうまく表現したモデルを構築することができれば、予測だけではなく異常検知やデータ圧縮など幅広いタスクに応用することができます。 生成モデルや統計モデルの知識は、AI・データ分析の現場で最も求められるスキルの一つです。もしあなたが、その専門性を活かして、より高単価で柔軟な働き方を追求したいなら、フリーランスという選択肢も視野に入れてみませんか？BIGDATA NAVIが最適な案件をご紹介します。 生成系（教師なし系） 回帰モデルと同様、生成モデルも数個のパラメータから

[abrahamcow]

須山敦志

[misshiki]

“1 生成系（教師なし系）、1.1 行列分解モデル、1.2 混合モデル、1.3 状態空間モデル、1.4 トピックモデル、1.5 確率的ブロックモデル、2 生成モデルと計算コスト、3 モデルをどのように評価するか、4 まとめ”