python Hard Negative Miningの概要とアルゴリズム及び実装例について
Hard Negative Miningの概要
Hard Negative Mining（ハードネガティブマイニング）は、機械学習の分野の特に異常検知や物体検出などのタスクにおいて、難しい（学習が進まない）ネガティブサンプ...
人工知能:Artificial Intelligence
python python GNNを用いた推薦技術の概要と関連アルゴリズムおよび実装例
GNNを用いた推薦技術の概要
グラフは、グラフ構造データのモデリングと表現における柔軟性と有効性により、広く適用できる表現力豊かで強力なデータ構造であり、生物学、金融、交通、ソーシャル ネットワークなど、さまざ...
アルゴリズム:Algorithms プルーニングやクオンティゼーションなどによるモデルの軽量化について
プルーニングやクオンティゼーションなどによるモデルの軽量化について
モデルの軽量化は、深層学習モデルをより小さい、高速、エネルギー効率の高いモデルに変換するための重要な手法であり、モデルの軽量化にはさまざまなアプローチが...
python ベイジアンネットワークのサンプリングについて
ベイジアンネットワークのサンプリング（Sampling）について
ベイジアンネットワークのサンプリングは、事後分布からのランダムサンプル生成を通じて、未知の変数やパラメータの確率的な挙動をモデル化するもので、...
python ニュートン-ラフソン法（Newton-Raphson Method）について
ニュートン-ラフソン法（Newton-Raphson Method）について
ニュートン-ラフソン法（Newton-Raphson Method）は、非線形方程式の数値解法や関数の根を求めるための反復法の一つであり、この...
テクノロジー:Technology DXでのプロトタイピングによる見える化の重要性と課題
DXでのプロトタイピングによる見える化について
デジタルトランスフォーメーション（DX）においてプロトタイピングは、アイデアや概念を迅速に具現化し、視覚化するプロセスとして重要な位置を閉めている。以下に、DXでのプロトタイ...
python UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)について
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)について
UMAPは、高次元データの非線形次元削減手法であり、データの構造を保持しながら低次元に埋め込むことを目的とし...
python GNNを用いた製造プロセスの各段階をモデル化し、生産ラインの設計や操作の最適化を行うサービスの概要
GNNを用いた製造プロセスの各段階をモデル化し、生産ラインの設計や操作の最適化を行うサービスの概要
Graph Neural Networks (GNN) を用いた製造プロセスの各段階をモデル化し、生産ラインの...
アルゴリズム:Algorithms 質問応答型学習の概要とアルゴリズム及び実装例について
質問応答型学習について
質問応答型学習（Question Answering, QA）は、自然言語処理の一分野で、与えられた質問に対して適切な回答を生成するタスクとなる。QAシステムは、テキストデータや文書から情報を...
python Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo（SGHMC）の概要とアルゴリズム及び実装例について
Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo（SGHMC）について
Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo（SGHMC）は、ハミル...