ADASYNの概要とアルゴリズム及び実装例
ADASYNの概要
ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）は、2008年にHaibo Heらによって提案された、クラス不均衡問題に対処するためのデータ合成手法であり、この手法の主な目...
機械学習:Machine Learning
オプションプライシングの概要とアルゴリズム及び実装例
オプションプライシング
オプションプライシング（Option Pricing）とは、オプション取引における金融派生商品の理論的な価格を算出する手法の総称であり、オプションとは、将来の特定の日に、あらかじ...
機械学習技術でのターゲットドメインに特化したファインチューニングについて
機械学習技術でのターゲットドメインに特化したファインチューニングについて
ターゲットドメインに特化したファインチューニングは、機械学習技術において、あるモデルを事前に訓練された一般的なモデルから、特定のタスクやド...
シャープレイ値とその応用
シャープレイ値
シャープレイ値は、1953年にロイド・シャープレイ（Lloyd Shapley）によって提案された理論であり、協力ゲームにおける各プレイヤーがどれだけの報酬を受け取るべきかを公平な基準に基づいて決定す...
記憶拡張モデル（Memory-Augmented Models）の概要とアルゴリズム及び実装例
記憶拡張モデル（Memory-Augmented Models）の概要
記憶拡張モデル（Memory-Augmented Models, MAMs）は、従来のニューラルネットワークに外部記憶（Exter...
疎密の非対称性に特化したネットワーク設計とGNN
疎密の非対称性に特化したネットワーク設計
「疎密の非対称性に特化したネットワーク設計」は、以下のような状況に非常に重要なアプローチとなる。
データの一部に豊富な事例（密な領域）があり、他の部分...
反復最適化アルゴリズムの概要と実装例について
反復最適化アルゴリズムの概要
反復最適化アルゴリズムは、与えられた問題の最適解を見つけるために反復的に近似解を改良していくアプローチとなる。これらのアルゴリズムは、最適化問題において特に有用であり、さまざまな分野で利用され...
アンサンブル学習とマルチエージェントシステム
アンサンブル学習について
アンサンブル学習は、機械学習の分野で広く使用されている強力な技術の一つであり、アンサンブル学習は、複数の機械学習モデルを組み合わせて、個々のモデルよりも優れた予測性能を達成しようとするア...
One-Shot Learningの概要とアルゴリズム及び実装例
概要
One-shot learningは、各クラスに1つだけの学習例しか存在しない状況で分類や認識を行う学習手法であり、その目的は、データが不足している状況でも高い汎化性能を発揮するモデルを実現するこ...
Sequential Diversity Optimization Algorithm (SDOA)の概要とアルゴリズム及び実装例
Sequential Diversity Optimization Algorithm (SDOA)の概要
Sequential Diversity Optimization Algorithm (SDOA)は、多様性を...