論文の概要: Tutorial on the Probabilistic Unification of Estimation Theory, Machine Learning, and Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15719v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 16:57:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.414844
• Title: Tutorial on the Probabilistic Unification of Estimation Theory, Machine Learning, and Generative AI
• Title（参考訳）: 推定理論・機械学習・生成AIの確率的統一に関する研究
• Authors: Mohammed Elmusrati,
• Abstract要約: 本調査では,古典的推定理論,統計的推論,現代の機械学習を結合した統一的な数学的枠組みを提案する。 本稿では,最大推定,ベイズ推定,注意機構などの手法が不確実性にどう対処するかを示す。 理論的な合成と、機械学習の進化する風景をナビゲートする学生や研究者のための実践的なガイドとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Extracting meaning from uncertain, noisy data is a fundamental problem across time series analysis, pattern recognition, and language modeling. This survey presents a unified mathematical framework that connects classical estimation theory, statistical inference, and modern machine learning, including deep learning and large language models. By analyzing how techniques such as maximum likelihood estimation, Bayesian inference, and attention mechanisms address uncertainty, the paper illustrates that many AI methods are rooted in shared probabilistic principles. Through illustrative scenarios including system identification, image classification, and language generation, we show how increasingly complex models build upon these foundations to tackle practical challenges like overfitting, data sparsity, and interpretability. In other words, the work demonstrates that maximum likelihood, MAP estimation, Bayesian classification, and deep learning all represent different facets of a shared goal: inferring hidden causes from noisy and/or biased observations. It serves as both a theoretical synthesis and a practical guide for students and researchers navigating the evolving landscape of machine learning.
• Abstract（参考訳）: 不確実でノイズの多いデータから意味を抽出することは、時系列解析、パターン認識、言語モデリングにおける根本的な問題である。 本調査では,古典的推定理論,統計的推測,およびディープラーニングや大規模言語モデルを含む現代の機械学習を結合した統一的な数学的枠組みを提案する。 ベイズ推定,ベイズ推定,注意機構などの手法が不確実性にどう対処するかを解析することにより,多くのAI手法が共用確率原理に根ざしていることを示す。 システム識別、画像分類、言語生成などの実証的なシナリオを通じて、過度な適合性、データの分散性、解釈可能性といった現実的な課題に対処するために、これらの基盤の上に複雑なモデルが構築されているかを示す。 言い換えれば、この研究は最大可能性、MAP推定、ベイズ分類、深層学習は全て共通の目標の異なる面を表しており、ノイズや偏見から隠れた原因を推測している。 理論的な合成と、機械学習の進化する風景をナビゲートする学生や研究者のための実践的なガイドとして機能する。

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