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確率論モデルと決定論モデル

数理モデリング には、確率論モデルと決定論モデルがあります。

確率論モデルは、乱数を使ったりして、物事の発生を表すモデルです。 例えば、サイコロのモデルになります。

決定論モデルは、

のような式や、if-thenルールで決まるモデルです。 何かが起きた時に、次に何が起きるのかが一つだけ求まります。

経営工学 には、昔から両方のモデルが研究されて来ています。

また、 人工知能 で使われるモデルのうち、 ベイジアンネットワーク は、確率論モデルの代表的なものです。 一方、 ニューラルネットワーク は、決定論モデルの代表的なものです。

参考文献

「Pythonではじめる機械学習　scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎」　Andreas C.Muller, Sarah Guido 著　オライリー・ジャパン　2017
Pythonを使った 機械学習 について、具体的な話がコンパクトにまとまっています。
実世界のモデルを作る時は、必ずしも機械学習のモデルが適している訳ではなく、 PyMCやStanといった言語で確率モデルを作った方が、 はるかに簡単にモデルを作れることもある。

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