幾何学:Geometry

幾何学:Geometry

交差エントロピー損失について

交差エントロピー損失について 交差エントロピー損失(Cross-Entropy Loss)は、機械学習や深層学習において、分類タスクのモデルの性能を評価し、最適化するために使用される一般的な損失関数の一つであり、特に、二...
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

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の肝は"深層学習におけるattentionについて"で述べたattentionをベ...
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...
IOT技術:IOT Technology

画像認識システムの概要と実装

画像認識システムの概要 画像認識システムは、コンピュータが画像を解析し、その中に含まれるオブジェクトや特徴を自動的に識別する技術となる。このシステムでは、画像処理、パターン認識、機械学習、ディープラーニングなどの様々...
アルゴリズム:Algorithms

混合整数最適化の概要とアルゴリズム及びpythonによる実装

  混合整数最適化(Mixed-Integer Optimization)について 混合整数最適化は、数理最適化の一種であり、連続変数と整数変数を同時に扱う問題のことを指す。この分野は、さまざまな産業やビジネス領域で現...
アルゴリズム:Algorithms

保護中: ベイズ推論のモデル構築と推論-隠れマルコフモデルの概要とモデル

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるベイズ推論のモデル構築と推論-隠れマルコフモデルの概要とモデル(固有値、超パラメータ、共役事前分布、ガンマ事前分布、塩基配列解析、ガンマ分布、ポアソン分布、混合モデル、グラフィカルモデル、同時分布、遷移確率行列、潜在変数、カテゴリ分布、ディリクレ分布、状態遷移図、マルコフ連鎖、初期確率、状態系列、センサーデータ、ネットワークログ、音声認識、自然言語処理)
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...
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と...
アルゴリズム:Algorithms

トピックモデルの概要と様々な実装

  トピックモデルの概要 トピックモデルは、大量のテキストデータからトピック(テーマやカテゴリ)を自動的に抽出するための統計的モデルとなる。ここでのテキストデータの例としては、ニュース記事、ブログ記事、ツイート、顧客...
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