k-meansの概要と応用および実装例について
k-meansについて
k-meansは、クラスタリングと呼ばれる機械学習のタスクで使用されるアルゴリズムの一つであり、様々なタスクで利用可能な手法となる。ここでのクラスタリングは、データポイントを類似した特徴を持つグルー...
決定木の概要と応用および実装例について
決定木について
決定木(Decision Tree)は、機械学習やデータマイニングのための予測モデルとして使用され、木構造を持つ分類・回帰手法となる。決定木ではデータの特徴(特徴量)に基づいて、クラス(分類)や数値(回帰)...
データベース技術について
データベース技術について
データベース技術は、データの組織化、管理、操作、保存を可能にするための技術であり、データベースは、関連するデータを一貫性のある方法で格納し、必要に応じて迅速にアクセスできるようにすることを...
状態空間モデルの概要とRとPythonを用いた時系列データの解析の実装例
時系列データの解析の概要
時系列データとは、株価や気温、トラフィック量などの時間の経過に応じて値が変化するデータのことを呼ぶ。この時系列データに対して機械学習を適用することで、大量のデータを学習し、未知のデー...
街道をゆく 佐渡の道
サマリー
旅は人間が新しい場所を訪れ、異なる文化や歴史を体験するための行為であり、旅を通じて、歴史的な場所や文化遺産を訪れることで、歴史的な出来事や人々の生活を実際に感じることができ、歴史をより深く理解し、自分自身の視野を広げ...
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...
強化学習は何故必要なのか?適用事例と技術課題及び解決のアプローチ
イントロダクション
chatGPTで有名なOpenAIのもう一つの側面として強化学習がある。chatGPTのベースとなっている"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の肝は"深層学習におけ...
変分ベイズ学習の概要と各種実装
機械学習における変分法について
変分法(Variational Methods)は、関数や確率分布の中で最適解を求めるために用いられ、機械学習や統計学などで広く使われる最適化手法の一つであり、特に、確率的生成モデルや変分自...
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...
オートマトン理論の概要と実装、参考図書
オートマトン理論について
オートマトン理論(Automata Theory)は、計算機科学や数学の分野で研究されている理論の一つとなる。オートマトンは、抽象的な計算モデルであり、状態と状態遷移に基づいて動作するシス...