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...
線形代数:Linear Algebra
幾何学:Geometry python ヘッセ行列と正則性について
ヘッセ行列について
ヘッセ行列（Hessian matrix）は、多変数関数の2階偏導関数を行列として表現したものであり、一変数関数の2階導関数が2階導関数として考えられるように、多変数関数の各変数に関する2階偏導関数が...
微分積分:Calculus 勾配法の概要とアルゴリズムおよび実装例について
勾配法(Gradient Descent)について
勾配法は機械学習や最適化アルゴリズムで広く使用される手法の一つであり、そのの主な目的は、関数の最小値(または最大値)を見つけるため...
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...
python マルコフ連鎖モンテカルロ法の概要と実装について
マルコフ連鎖モンテカルロ法の概要
マルコフ連鎖モンテカルロ法(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)は、確率分布からのサンプリングや積分計算を行う...
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)