劣モジュラ最適化 劣モジュラ最適化の概要と適用事例および実装例
劣モジュラ最適化の概要
劣モジュラ最適化（Submodular Optimization）は、組合せ最適化の一種であり、特定の性質を持つ関数である劣モジュラ関数を最大化または最小化する問題を解決する手法となる。劣モジュラ...
人工知能:Artificial Intelligence
劣モジュラ最適化 グラフ理論 EMアルゴリズムと各種応用の実装例
EMアルゴリズムについて
EMアルゴリズム(Expectation-Maximization Algorithm)は、統計的推定や機械学習の分野で広く用いられる"反復最適化アルゴリズムの概要と実装例について"で述べている...
アルゴリズム:Algorithms ナレッジグラフの様々な活用と実装例
ナレッジグラフについて
ナレッジグラフは、情報を関連性のあるノード(頂点)とエッジ(つながり)の集合として表現するグラフ構造であり、異なる主題やドメインの情報を結び付け、その関連性を可視化するために使用される...
アルゴリズム:Algorithms ロバスト主成分分析の概要と実装例
ロバスト主成分分析(Robust Principal Component Analysis、RPCA)
ロバスト主成分分析(Robust Principal Component Analysis、RPCA)は、データの中...
アルゴリズム:Algorithms トピックモデルの概要と様々な実装
トピックモデルの概要
トピックモデルは、大量のテキストデータからトピック(テーマやカテゴリ)を自動的に抽出するための統計的モデルとなる。ここでのテキストデータの例としては、ニュース記事、ブログ記事、ツイート、顧客...
python 遺伝的プログラミング（Genetic Programming, GP）の概要とアルゴリズム及び実装例について
遺伝的プログラミング（Genetic Programming, GP）の概要
遺伝的プログラミング（Genetic Programming, GP）は、"進化的アルゴリズムの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べ...
コンピューター 量子コンピューターとスーパーコンピューターを繋げることで何ができるようになり、何ができないのか
量子コンピューターとスーパーコンピューターを繋げることで何ができるようになり、何ができないのか
"まるで“大型ジェットとリニアモーターカー”のコラボ、量子コンピューター「IBM Quantum System Two」と...
python 抽象代数学とAI技術
抽象代数学とは
抽象代数学（Abstract Algebra）は、数や演算に関する「構造」を抽象化して研究する数学の分野であり、整数や実数のような具体的な数の性質を一般化し、より広い対象に適用可能な普遍的な理論を構築す...
アルゴリズム:Algorithms 機械学習での未知のモデルへの対応策について
機械学習での未知のモデルへの対応策について
未知のデータに対処するための機械学習モデルの対策は、モデルの汎化性能を向上させる方法と、モデルが未知のデータにどのように対処すべきかを設計する方法の2つの側面がある。
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python カルトン法（Cultural Algorithm）の概要と適用事例及び実装例について
カルトン法（Cultural Algorithm）の概要
カルトン法（Cultural Algorithm）は、進化アルゴリズムの一種であり、文化的な要素を導入して進化アルゴリズムを拡張した手法で、進化アルゴリズムは、自然...