マルコフ連鎖モンテカルロ法の概要と実装について
マルコフ連鎖モンテカルロ法の概要
マルコフ連鎖モンテカルロ法(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)は、確率分布からのサンプリングや積分計算を行う...
python
データ圧縮の概要と各種アルゴリズム・実装例
データ圧縮について
データ圧縮は、情報をより効率的に表現するために、データのサイズを削減するプロセスであり、データ圧縮の主な目的は、データをより小さくすることで、ストレージスペースの節約やデータ転送の効率化を図ることとな...
ワイヤレスIOT制御の各種言語での実装例
ワイヤレスでのIOT制御について
一般的に、IoTデバイスはセンサーやアクチュエータを備えた小型のデバイスであり、ワイヤレス通信を使用してセンサーデータを収集し、アクチュエータを制御する形態となる。ワ...
隠れマルコフモデルの概要と各種応用事例および実装例
確率的なモデルでの機械学習(確率的生成モデル)について
"不確実性と機械学習技術"でも述べた確率的生成モデルは、確率的なモデルに基づく機械学習であり、データの確率的な特性や統計的な関係をモデル化して、予測やパター...
オンライン予測技術の概要と様々な適用事例と実装例
オンライン予測について
オンライン予測(Online Prediction)は、データが逐次的に到着する状況下で、モデルを使用してリアルタイムに予測を行う手法となる。"オンライン学習の概要と各種アルゴリズム、適用事例と具...
オンライン学習の概要と各種アルゴリズム、適用事例と具体的な実装
オンライン学習について
オンライン学習(Online Learning)は、データが逐次的に到着する状況下で、モデルを逐次的に更新して学習する手法であり、通常の機械学習で行われるバッチ学習とは異なり、新しいデータが到着す...
シミュレーションと機械学習の組み合わせと各種実装例
シミュレーションと機械学習について
シミュレーションは、現実世界のシステムやプロセスをモデル化し、それをコンピュータ上で仮想的に実行するものとなる。シミュレーションは、物理的な現象、経済モデル、交通フロー、気...
機械学習におけるノイズ除去とデータクレンジング、欠損値補間
機械学習におけるノイズ除去とデータクレンジング、欠損値補間
機械学習におけるノイズ除去とデータクレンジング、欠損値補間は、データの品質向上や予測モデルの性能向上に向けて重要なプロセスとなる。
ノイズ除去は、データ中...
WoTの具体的な実装例について
イントロダクション
"WoT(Web of Things)技術について"でWoTの概要について述べた。今回はそれらの具体的な実装について述べてみたいと思う。まずはWoTの概要と適用事例のおさらいから。
WoTの...
ケースベース推論の概要と適用事例と実装
ケースベース推論の概要
ケースベース推論は、過去の問題解決の経験や事例を参照し、類似の問題に対して適切な解決策を見つける手法となる。以下に、ケースベース推論の概要と利点について述べる。
まず、ケ...