python BIC、BDe等のスコアベースの構造学習について
BIC、BDe等のスコアベースの構造学習について
BIC（ベイズ情報規準）やBDe（ベイジアン情報規準）などのスコアベースの構造学習手法は、統計モデルの複雑性とデータの適合度を組み合わせてモデルの良さを評価し、最...
人工知能:Artificial Intelligence
python アルゴリズム:Algorithms 勾配消失問題（vanishing gradient problem）とその対応について
勾配消失問題（vanishing gradient problem）について
勾配消失問題（Vanishing Gradient Problem）は、主に深層ニューラルネットワークにおいて発生する問題の一つであり、ネット...
中国古典:classics 自由意志とAI技術と荘子の自由
自由意志とソフトな決定論
"意味とは何か(1)哲学入門"で論理学者である戸田山和久も、その著書の"哲学入門"の最終章で"自由"について述べている。
その中で「石やカエルには自由はないが、人間に...
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...
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...