Federated Learningの概要と各種アルゴリズム及び実装例について
Federated Learningについて
Federated Learning（フェデレーテッド ラーニング）は、機械学習モデルを訓練する新しいアプローチであり、データが分散している環境でのプライバシー保護や効率的...
アルゴリズム:Algorithms
最尤推定の概要とアルゴリズムおよびその実装について
最尤推定について
最尤推定(Maximum Likelihood Estimation, MLE)は、統計学において使用される推定方法の一つとなる。この方法は、与えられたデータや観測値に基づいて、モデルのパラメータを推定...
自己教師あり学習の概要と各種アルゴリズム及び実装例について
自己教師あり学習について
自己教師あり学習(Self-Supervised Learning)は、機械学習の一種であり、教師あり学習の一種と考えることがで...
Few-shot/Zero-shot Learningにも活用可能なMeta-Learnersの概要と実装例
Meta-Learnersについて
"Meta-Learnersを用いた因果推論の概要とアルゴリズム及び実装例"でも述べているMeta-Learnersは、機械学習の領域において重要な概念の一つであり、...
構造学習の概要と各種適用事例および実装例
構造学習について
構造学習(Structural Learning)は、機械学習の一分野であり、データの構造や関係性を学習する手法を指し、通常、教師なし学習や半教師あり学習の枠組みで使用されるものとなる。
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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...
条件付き生成モデル(Conditional Generative Models)の概要と実装例
条件付き生成モデルについて
条件付き生成モデル(Conditional Generative Models)は、生成モデルの一種であり、特定の条件を与えた場合にデータを生成する能力を持つモデルとなる。条件付き生成モ...
機械学習による自動生成
機械学習による自動生成について
機械学習による自動生成は、コンピュータがデータのパターンや規則性を学習し、それに基づいて新しいデータを生成するものとなる。自動生成の手法には、いくつかの異なるアプローチがある。以下に...
機械学習とルールの融合としての制約充足による線画のラベル付け
イントロダクション
画像情報のラベル付けは、後述する様に様々な機械学習のアプローチで実現できる。今回は、それら機械学習のアプローチとルールベースのアプローチである制約充足によるアプローチの融合について考えてみたいと思...
代数の文章題を解くプログラムに関する考察
イントロダクション
"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モデルを使ったchatGPTを用いると、以下に示す様に様々な代数の問題を解かせることができる。これらは、単純...