大規模グラフデータのサブサンプリングについて
大規模グラフデータのサブサンプリングについて
大規模グラフデータのサブサンプリングは、グラフの一部をランダムに選択することで、データのサイズを削減し、計算およびメモリの使用量を制御するもので、大規模なグラフデー...
グラフ理論
ダイナミックコミュニティ分析について
ダイナミックコミュニティ分析について
ダイナミックコミュニティ分析（Dynamic Community Detection）は、時間に関連する情報を持つネットワーク（ダイナミックネットワーク）内で、コミュニティ...
タイムライン上でグラフスナップショットを表示したり、アニメーション化する手法
タイムライン上でグラフスナップショットを表示したり、アニメーション化する手法について
タイムライン上でグラフスナップショットを表示したり、アニメーション化することは、時間的な変化を視覚化し、グラフデータの動...
スナップショット解析による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
スナップショット解析による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
スナップショット解析（Snapshot Analysis）は、データの異なる時間点でのスナップショット（瞬間のデータスナップショット）を使用...
時間と共に変化していくグラフデータを解析する手法について
時間と共に変化していくグラフデータを解析する手法について
時間と共に変化するグラフデータを解析する手法は、ソーシャルネットワーク分析、ウェブトラフィック分析、バイオインフォマティクス、金融ネットワークモデリング...
ベイズ構造時系列モデルの概要と適用事例及び実装例について
ベイズ構造時系列モデルについて
ベイズ構造時系列モデル(Bayesian Structural Time Series Model; BSTS)は、時間とともに変化する現象をモデル化する統計モデルの一種であり...
強化学習は何故必要なのか?適用事例と技術課題及び解決のアプローチ
イントロダクション
chatGPTで有名なOpenAIのもう一つの側面として強化学習がある。chatGPTのベースとなっている"GPTの概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べているGPTの肝は"深層学習におけ...
変分ベイズ学習の概要と各種実装
機械学習における変分法について
変分法(Variational Methods)は、関数や確率分布の中で最適解を求めるために用いられ、機械学習や統計学などで広く使われる最適化手法の一つであり、特に、確率的生成モデルや変分自...
画像認識システムの概要と実装
画像認識システムの概要
画像認識システムは、コンピュータが画像を解析し、その中に含まれるオブジェクトや特徴を自動的に識別する技術となる。このシステムでは、画像処理、パターン認識、機械学習、ディープラーニングなどの様々...
混合整数最適化の概要とアルゴリズム及びpythonによる実装
混合整数最適化(Mixed-Integer Optimization)について
混合整数最適化は、数理最適化の一種であり、連続変数と整数変数を同時に扱う問題のことを指す。この分野は、さまざまな産業やビジネス領域で現...