唯一無二のIDを生成する
唯一無二のID
唯一無二のID（ユニークID、Unique Identifier）は、データやオブジェクトを識別するために、一意で重複のない番号や文字列を割り当てたもので、システムやデータベース内で特定の情報を区別するた...
ICT技術:ICT Technology
LLE (Locally Linear Embedding)について
LLE (Locally Linear Embedding)について
LLE（Locally Linear Embedding）は、高次元データを低次元に埋め込む非線形次元削減アルゴリズムの一つであり、データが局所的に線形...
GNNを用いた材料の特性や構造をモデル化し、新しい材料の設計や特性予測を行うサービスの概要
GNNを用いた材料の特性や構造をモデル化し、新しい材料の設計や特性予測を行うサービスの概要
目的:
GNN(Graph Neural Networks)を用いた新しい材料の設計や特性予測を行うサービスは、...
Quantization-Aware Trainingの概要とアルゴリズム及び実装例について
Quantization-Aware Trainingの概要
Quantization-Aware Training（QAT）は、ニューラルネットワークを効果的に量子化（Quantization）するための訓練手法の一つ...
ベイジアンネットワークの前進推論（Forward Inference）の概要
ベイジアンネットワークの前進推論（Forward Inference）の概要
ベイジアンネットワークの前進推論（Forward Inference）は、既知の情報をもとに、ネットワーク内の変数やノードの事後分...
修正されたニュートン法について
修正されたニュートン法について
修正されたニュートン法（Modified Newton Method）は、通常のニュートン-ラフソン法を改良して、いくつかの課題に対処するために開発されたアルゴリズムで、修正されたニュート...
t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)について
t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)について
t-SNEは、高次元データを低次元に埋め込む非線形次元削減アルゴリズムの一つであり、t-SNEは主にデータの可...
GNNを用いた製品の特性や機能をモデル化し、市場の反応や需要の変動を予測するサービスの概要
概要
Graph Neural Networks (GNN)を用いた製品特性・機能のモデル化と市場の反応・需要変動予測に関するサービスは、以下のような概要となる。
サービス概要:
1. 目的: 製品の...
ベクトル自己回帰モデルの概要と適用事例および実装例について
ベクトル自己回帰モデルについて
ベクトル自己回帰モデル(Vector Autoregression Model, VARモデル)は、統計学や経済学などの分野で使用される時間系列データのモデリング手法の一つです...
ベイジアンネットワークの推論アルゴリズムについて
ベイジアンネットワークの推論アルゴリズムについて
ベイジアンネットワークの推論は、ベイズの定理に基づいて事後分布を求める過程であり、主要な推論アルゴリズムにはいくつかの種類がある。以下に代表的なベイジアンネッ...