「RBM」とはどういう意味ですか？

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制限ボルツマンマシン（RBM）は、データのパターンを学習するための機械学習モデルの一種だよ。2つの層で構成されていて、1つは可視データ用、もう1つは隠れ特徴用の層だ。可視層は実際のデータを受け取り、隠れ層はそのデータから重要な特徴やパターンを見つける手助けをするんだ。

RBMは、ラベル付きの例がなくてもデータの構造を理解したいときに便利だよ。データそのものから学べるから、ラベルを集めたり作ったりするのが難しいタスクにぴったりなんだ。

実際には、RBMは画像認識や推薦システム、さらにはいろんな環境での異常行動の検出などに使われているよ。データの理解を深める手助けをして、他のモデルがより良く機能するための貴重な洞察を提供するんだ。