यह शोधपत्र अनिश्चित और नॉइज डेटा से अर्थ निकालने की समस्या के समाधान हेतु एक एकीकृत गणितीय ढाँचा प्रस्तुत करता है। यह एक ऐसा ढाँचा प्रदान करता है जो शास्त्रीय अनुमान सिद्धांत, सांख्यिकीय अनुमान और आधुनिक मशीन लर्निंग, जिसमें गहन शिक्षण और बड़े पैमाने के भाषा मॉडल शामिल हैं, को जोड़ता है। अधिकतम संभावना अनुमान, बायेसियन अनुमान और ध्यान तंत्र जैसी तकनीकें अनिश्चितता से कैसे निपटती हैं, इसका विश्लेषण करके, हम प्रदर्शित करते हैं कि कई AI विधियाँ सामान्य संभाव्यता सिद्धांतों पर आधारित हैं। सिस्टम पहचान, छवि वर्गीकरण और भाषा निर्माण के उदाहरणों का उपयोग करते हुए, हम प्रदर्शित करते हैं कि कैसे अधिकाधिक जटिल मॉडल इस आधार पर ओवरफिटिंग, डेटा की कमी और व्याख्यात्मकता जैसी व्यावहारिक चुनौतियों का समाधान करने के लिए निर्मित होते हैं। हम प्रदर्शित करते हैं कि अधिकतम संभावना अनुमान, MAP अनुमान, बायेसियन वर्गीकरण और गहन शिक्षण, सभी नॉइज या पक्षपाती अवलोकनों से छिपे कारणों का अनुमान लगाने के सामान्य लक्ष्य के विभिन्न पहलुओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह शोधपत्र मशीन लर्निंग के विकसित होते परिदृश्य का अन्वेषण करने वाले छात्रों और शोधकर्ताओं के लिए एक सैद्धांतिक संश्लेषण और एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका के रूप में कार्य करता है।
