因果推論と因果探索 Structural Agnostic Model(構造的無差別モデル)の概要とアルゴリズム及び実装例
Structural Agnostic Model(SAM)について
SAMは、因果推論の文脈で使用される手法の一つであり、この手法は、データから因果関係を推定する際に、特定の仮定や事前知識に依存せず...
人工知能:Artificial Intelligence
因果推論と因果探索 python 多様性促進ランキングの概要とアルゴリズム及び実装例
多様性促進ランキングの概要
多様性促進ランキング（Diversity-Promoting Ranking）は、情報検索や推薦システムなどで重要な役割を果たす手法の一つであり、この手法は、ユーザーが情報検索結果や推薦されるア...
python 統計物理学と人工知能技術への応用
統計物理学の概要
統計物理学は、物理学の一分野であり、統計力学の原理を用いて物理系の集団的な振る舞いを研究する学問で、物質のマクロな性質や現象を、微視的な粒子（分子や原子）の運動や相互作用から統計的に理解しようとするアプロ...
アルゴリズム:Algorithms アルゴリズム思考と問題の分割と問題解決
アルゴリズム思考
アルゴリズム思考（Algorithmic Thinking）は、問題解決やタスクの実行において、論理的な手順やアプローチを考える能力やプロセスを指す。アルゴリズム思考を持つことは、さまざまな複雑...
アルゴリズム:Algorithms 機械学習におけるアクティブラーニング技術について
機械学習におけるアクティブラーニング技術につにいて
機械学習におけるアクティブラーニング（Active Learning）は、モデルの性能を向上させるために、ラベル付けされたデータを効果的に選択するための戦略的なアプ...
python HIN2Vec-PCAの概要とアルゴリズム及び実装例
HIN2Vec-PCAの概要
HIN2Vec-PCAは、異種情報ネットワーク（HIN）から特徴を抽出するために、HIN2Vecと主成分分析（PCA）を組み合わせた手法となる。この方法の概要は、以下のように整理で...
python ミニバッチ学習の概要とアルゴリズム及び実装例
ミニバッチ学習の概要
ミニバッチ学習は、機械学習において広く使用される効率的な学習手法の一つであり、通常の勾配降下法（Gradient Descent）に比べて、計算効率が高く、大規模なデータセットに対しても適用可能なも...
アルゴリズム:Algorithms GAN(Generative Adversarial Network)を用いた因果探索
GAN(Generative Adversarial Network)を用いた因果探索の概要
"GANの概要と様々な応用および実装例について"で述べているGAN (Generative Adversarial Net...
python Maximum Marginal Relevance (MMR)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Maximum Marginal Relevance (MMR)の概要
Maximum Marginal Relevance（MMR）は、情報検索や情報フィルタリングのためのランキング手法の1つで、情報検索システムがユーザ...
Symbolic Logic Web Reasoning and Rule Systems
Web Reasoning and Rule Systems
Web Reasoning and Rule Systems
本書は、2011年8月にアイルランドのゴールウェイで開催された第5回Web ...