PGM은 'Probabilistic Graphical Models'의 약자로, 확률론적 그래프 모델을 의미한다. 이는 확률적 관계를 가진 변수들 간의 의존성을 그래프로 표현한 것이다. PGM은 변수들 간의 복잡한 관계를 효과적으로 시각화하고 분석할 수 있도록 돕는다. 이러한 모델은 주로 통계학, 머신러닝, 인공지능 등과 같은 분야에서 활용된다.

PGM은 크게 두 가지 주요 유형으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 '베이지안 네트워크'로, 방향성이 있는 그래프 구조를 가지며 조건부 독립성을 이용해 변수들 간의 확률적 관계를 정의한다. 두 번째는 '마르코프 랜덤 필드'로, 방향성이 없는 그래프 구조를 가지며, 변수들이 상호 의존성을 가지는 경우에 적합하다.

PGM의 주요 장점 중 하나는 복잡한 확률적 문제를 비교적 간단한 형태로 변환할 수 있다는 것이다. 이를 통해 고차원 데이터의 해석, 불확실성 관리, 예측 문제 해결 등을 효과적으로 수행할 수 있다. 또한, PGM을 이용하면 신뢰구간 계산, 이상치 탐지, 인과 관계 분석 등 다양한 통계적 추론 기법을 적용할 수 있다.

PGM의 응용 분야는 다양하다. 예를 들어, 자연어 처리에서는 문장의 의미를 추론하는 데 도움이 되며, 컴퓨터 비전에서는 이미지의 구성 요소 간 관계를 모델링하는 데 활용된다. 또한, 의료 데이터 분석, 로봇 공학, 사회 네트워크 분석 등에서도 중요한 역할을 한다. 이러한 특성 덕분에 PGM은 현대 데이터 과학과 인공지능의 중요한 도구로 자리 잡고 있다.