GBML（Generative Bayesian Machine Learning）は、さまざまな分野で活用されています。以下にその主な用途を挙げます。 データ分析: 大量のデータからパターンを見つけ出し、予測モデルを構築するのに役立ちます。特に、複雑なデータセットに対して効果的です。 医療分野: 患者のデータを分析し、病気のリスクを予測したり、治療法の効果を評価したりするのに使われています。 金融: リスク管理や詐欺検出において、異常な取引を特定するために利用されます。 マーケティング: 顧客の行動を予測し、ターゲット広告を最適化するために活用されます。 ロボティクス: 環境の変化に適応するための学習アルゴリズムとして、ロボットの動作を改善するのに役立ちます。 GBMLは、これらの分野での意思決定をサポートし、効率を向上させるための強力なツールです。