アルゴリズム:Algorithms 強化学習技術の概要と各種実装について
強化学習技術の概要
強化学習(Reinforcement Learning)は、機械学習の一分野であり、エージェント(Agent)と呼ばれる学習システムが、環境との相互作用を通じて最適な行動を学習する手法となる。強...
人工知能:Artificial Intelligence
アルゴリズム:Algorithms 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...
時系列データ解析 ダイナミックファクターモデルの概要とアルゴリズムおよびpythonとRによる実装
ダイナミックファクターモデルについて
ダイナミックファクターモデル(Dynamic Factor Model, DFM)は、多変量時系列データの解析に用いられる統計モデルの一つであり、複数の時系列変数を共通の...
アルゴリズム:Algorithms グラフニューラルネットワークの概要と適用事例およびpythonによる実装例について
グラフニューラルネットワークについて
グラフニューラルネットワーク(Graph Neural Network, GNN)は、グラフ構造を持つデータに対するニューラルネットワークの一種であり、グラフ構造を持つデータ...
ベイズ推定 ベイズ深層学習の概要と適用事例及び実装例
ベイズ深層学習について
ベイズ深層学習は、ベイズ統計学の原則を深層学習に組み込む試みを指す。通常の深層学習では、モデルのパラメータは確率的でない値として扱われ、最適なパラメータを求めるために最適化アルゴリズムが使用され...
人工知能:Artificial Intelligence 有限状態マシン(FSM:Finite State Machine)の概要と実装、参考図書
有限状態マシンについて
有限状態マシン(Finite State Machine)は、計算機科学および情報理論で使用されるモデルの一つであり、有限状態オートマトン(Finite State Automaton)とも...
アルゴリズム:Algorithms Causal Forestの概要と適用事例とRとPythonによる実装例について
Causal Forestについて
Causal Forestは、観測されたデータから因果効果を推定するための機械学習モデルであり、ランダムフォレストをベースにしており、因果推論に必要な条件に基づいて拡...
python シミュレーションと機械学習の組み合わせと各種実装例
シミュレーションと機械学習について
シミュレーションは、現実世界のシステムやプロセスをモデル化し、それをコンピュータ上で仮想的に実行するものとなる。シミュレーションは、物理的な現象、経済モデル、交通フロー、気...
スモールデータ スモールデータでの機械学習のアプローチと各種実装例
スモールデータでの機械学習
"リスクタスク対応の為の再現率100%の実現の課題と実装"や"教師データが不正確な機械学習への対処方法"で述べているように、学習するデータの量が少ない(スモールデータ)という...
python 説明可能な機械学習
概要
説明可能な機械学習（Explainable Machine Learning, XAI）とは、機械学習モデルが出した予測や判断について、人間が理解できる理由や根拠を提示する仕組みを指す。特にディープラーニングの...