XTDBの概要と実践
1. XTDBの概要
XTDB は、OSSのバイテンポラル（2軸時間）なドキュメント指向データベースとなる。
これはClojure製で、履歴管理・時系列再現・構造化知識グラフのための強力な基盤として設計されている...
分散並列処理
Pythonと人工知能技術
Pythonと機械学習
概要
Pythonは、簡単に学べること、読みやすいコードを書けること、広範囲にわたるアプリケーションに使えることなどの、多くの優れた特徴を持つ汎用プログラミング言語となる。...
ホログラフィック理論とAI技術
ホログラフィック理論とは
ホログラフィック理論（ホログラフィック原理）は、物理学の理論で、特に宇宙の情報の保存と関連したものとなっている。これは、物理学における情報の保存に関する基本的なアイデアに関わるもので、特に量子...
サンプルベースMPC（Sample-Based MPC）の概要とアルゴリズム及び実装例について
サンプルベースMPC（Sample-Based MPC）の概要
サンプルベースMPC（Sample-Based Model Predictive Control）は、モデル予測制御（MPC）の一種で、システムの未来の挙...
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...
機械学習における並列分散処理の概要とオンプレ/クラウドでの実装例
機械学習における並列分散処理について
機械学習における並列分散処理は、データや計算を複数の処理ユニット(CPU、GPU、コンピュータクラスタなど)に分散し、同時に処理することで処理時間の短縮やスケーラビリティの向上を実...
ペトリネット技術の概要と人工知能技術との組み合わせ、各種実装について
ペトリネットの概要
ペトリネットとは、ペトリが1962年に提案した離散事象システムの記述モデルで、事象駆動型のシステムにおいて，非同期・並行な事象と，それを導く状態との関係を表現するものとなる。ペトリネットは，...
機械学習における並列分散処理
機械学習における並列分散処理における技術トピック
概要
機械学習の学習処理は、大量のデータを扱うため、高速で並列分散処理が必要とされている。並列分散処理は、複数のコンピューターで処理を分散し、同時に複数の処理を行う...