PBML（Probabilistic Bounded Model Learning）は、主に以下の用途で利用されます。 機械学習モデルの構築: PBMLは、データから確率的なモデルを学習するために使用され、特に不確実性を考慮した予測が求められる場面で効果を発揮します。 データ分析: 複雑なデータセットに対して、パターンやトレンドを見つけるための分析手法として利用されます。特に、データのノイズや欠損値に強い特性があります。 意思決定支援: 確率的な情報を基にした意思決定を行う際に、リスクを評価し、最適な選択肢を見つけるためのツールとして役立ちます。 ロボティクスや自動運転: 環境の不確実性を考慮しながら、ロボットや自動運転車の動作を最適化するために使用されます。 このように、PBMLは多様な分野での応用が期待されており、特に不確実性を扱う必要がある場面でその真価を発揮します。