アルゴリズム:Algorithms ダイナミックモジュール検出による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミックモジュール検出による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミックモジュール検出は、時間的な変化を考慮に入れたグラフデータ解析の手法の一つであり、この手法は、ダイナミックネットワーク内でコ...
ICT技術:ICT Technology
アルゴリズム:Algorithms python CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について
CNNについて
CNN（Convolutional Neural Network）は、主に画像認識、パターン認識、画像生成などのコンピュータビジョンタスクに使用される深層学習モデルとなる。以下にCNNについての基本的...
アルゴリズム:Algorithms 高次元のデータを次元削減技術（例: t-SNE、UMAP）を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法について
高次元のデータを次元削減技術（例: t-SNE、UMAP）を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法について
高次元のデータを次元削減技術を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法は、デ...
アルゴリズム:Algorithms ダイナミック中心性指標による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミック中心性指標による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミック中心性指標（Dynamic Centrality Metrics）は、時間的な変化を考慮に入れたグラフデータ解析の一種であり、...
アルゴリズム:Algorithms R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks)の概要とアルゴリズム及び実装例について
R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks)について
R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）は、物体...
python ニュートン法の概要とアルゴリズム及び実装について
ニュートン法について
ニュートン法（Newton's method）は、非線形方程式や関数の数値的な解を求めるための反復的な最適化アルゴリズムの一つであり、主に方程式の根を求めるために使用され、連続的な関数の極小値や極大...
アルゴリズム:Algorithms 大規模グラフデータのサブサンプリングについて
大規模グラフデータのサブサンプリングについて
大規模グラフデータのサブサンプリングは、グラフの一部をランダムに選択することで、データのサイズを削減し、計算およびメモリの使用量を制御するもので、大規模なグラフデー...
アルゴリズム:Algorithms ダイナミックコミュニティ分析について
ダイナミックコミュニティ分析について
ダイナミックコミュニティ分析（Dynamic Community Detection）は、時間に関連する情報を持つネットワーク（ダイナミックネットワーク）内で、コミュニティ...
アルゴリズム:Algorithms カスケード分類器の概要とアルゴリズム及び実装例について
カスケード分類器について
カスケード分類器（Cascade Classifier）は、物体検出タスクに使用されるパターン認識アルゴリズムの一つとなる。カスケード分類器は、高速な物体検出を実現するために開発されており、...
python フェルミ推定統計学と人工知能技術
統計学を用いたフェルミ推定
フェルミ推定(Fermi estimation)は、精密な計算や詳細なデータが得られない場合に、大まかな見積もりをするための方法で、物理学者エンリコ・フェルミにちなんで名付けられたもの...