人工知能:Artificial Intelligence 気づきと人工知能技術
気づくとはどういうことか?
「気づく」とは、何かを注意深く観察したり、認識したりすることを指し、また、人が状況や物事に対して気付くということは、その人がある情報や現象を認識し、それに関する気持ちや理解を...
人工知能:Artificial Intelligence
人工知能:Artificial Intelligence アルゴリズム:Algorithms ベイズ構造時系列モデルの概要と適用事例及び実装例について
ベイズ構造時系列モデルについて
ベイズ構造時系列モデル(Bayesian Structural Time Series Model; BSTS)は、時間とともに変化する現象をモデル化する統計モデルの一種であり...
アルゴリズム:Algorithms 条件付き生成モデル(Conditional Generative Models)の概要と実装例
条件付き生成モデルについて
条件付き生成モデル(Conditional Generative Models)は、生成モデルの一種であり、特定の条件を与えた場合にデータを生成する能力を持つモデルとなる。条件付き生成モ...
アルゴリズム:Algorithms 機械学習による自動生成
機械学習による自動生成について
機械学習による自動生成は、コンピュータがデータのパターンや規則性を学習し、それに基づいて新しいデータを生成するものとなる。自動生成の手法には、いくつかの異なるアプローチがある。以下に...
検索技術:Search Technology Elasticsearch と機械学習
elastic searchでの機械学習技術の活用
Elasticsearchは、検索、分析、およびデータ可視化のためのオープンソースの分散型検索エンジンであり、機械学習(Machine Learning,...
アルゴリズム:Algorithms 機械学習とルールの融合としての制約充足による線画のラベル付け
イントロダクション
画像情報のラベル付けは、後述する様に様々な機械学習のアプローチで実現できる。今回は、それら機械学習のアプローチとルールベースのアプローチである制約充足によるアプローチの融合について考えてみたいと思...
機械学習:Machine Learning 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)...
LISP 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...
アルゴリズム:Algorithms 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...
グラフ理論 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...