1。論理と推論で：
* 演ductive控除推論： 一連の施設から論理的に確実な結論を描く。例：すべての男性は致命的です。ソクラテスは男です。したがって、ソクラテスは致命的です。
* 帰納的推論： 証拠または観察に基づいて、可能性のある結論を描く。例：過去に太陽が毎日上昇しています。したがって、太陽は明日昇ります。この結論はありそうですが、保証されていません。
* 誘ductive推論： 最も単純で可能性の高い説明を見つけることで観察を説明します。例：大声で聞こえます。これはあなたの文脈の中で最も一般的な説明であるため、それは車のバックファイヤーだったと推測します。
2。統計と機械学習：
* 統計的推論： データを使用して、人口に関する結論を引き出します。これには、多くの場合、仮説検査、信頼区間、およびその他の統計的手法が含まれます。
* 機械学習推論： 訓練されたモデルを使用して、新しいデータについて予測または決定を下します。たとえば、猫や犬の画像で訓練された機械学習モデルを使用して、新しい画像に猫と犬が含まれているかどうかを推測できます。
3。一般的に使用：
* 描画結論： 私たちが何かを推測するとき、私たちは知識と理解を使って、直接観察されていない何かについて判断を下しています。これは、経験、論理、または直感に基づいています。
要約： 推論には、利用可能な情報に基づいて結論を出し、論理、証拠、または経験を使用します。使用される推論のタイプは、コンテキストと望ましいレベルの確実性に依存します。