本論文は、不確実でノイズの多いデータから意味を抽出する問題に対処する統合的な数学的枠組みを提示します。古典的な推定理論、統計的推論、そして深い学習と大規模言語モデルを含む現代の機械学習を結びつける枠組みを提供します。最大可能性推定、ベイズ推論、アテンションメカニズムなどの手法が不確実性をどのように扱うかを分析し、多くのAI方法が共通の確率的原理に基づいていることを示しています。システム識別、画像分類、言語生成などの例によって、ますます複雑になるモデルが、過剰適合、データ不足、解釈の可能性などの実質的な問題を解決するために、これらの基盤の上にどのように構築されているかを示しています。最大可能性推定、MAP推定、ベイジアン分類、深層学習は、すべてがノイズや偏向された観測から隠された原因を推定する共通の目標の他の側面を表すことを示しています。この論文は、理論的総合と機械学習の進化する環境を探索する学生と研究者のための実用的なガイドとして機能します。
