機械学習:Machine Learning

アルゴリズム:Algorithms

Temporal Fusion Transformerの概要とアルゴリズム及び実装例

Temporal Fusion Transformerの概要 Temporal Fusion Transformer (TFT) は、複雑な時系列データを扱うために開発されたディープラーニングモデルで、リッチ...
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位置バイアス補正したランキングの概要とアルゴリズム及び実装例

位置バイアス補正したランキングの概要 位置バイアス補正したランキングとは、検索結果や商品リストなどにおいて、アイテムの表示位置によるクリックや選択の偏り(バイアス)を修正し、実際の品質や人気をより正確に反映するランキングを...
python

R-GCNの概要とアルゴリズム及び実装例

R-GCNの概要 R-GCN(Relational Graph Convolutional Network)は、グラフデータ上で畳み込み演算を行うニューラルネットワークの一種となる。通常のグラフ畳み込み演算では...
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ネガティブサンプリングの概要とアルゴリズム及び実装例

ネガティブサンプリングの概要 ネガティブサンプリングは、自然言語処理や機械学習における学習アルゴリズムの一つで、特に"Word2Vec"でも述べているWord2Vecなどの単語埋め込みモデルで使われ、大規模...
python

多様性促進ランキングの概要とアルゴリズム及び実装例

多様性促進ランキングの概要 多様性促進ランキング(Diversity-Promoting Ranking)は、情報検索や推薦システムなどで重要な役割を果たす手法の一つであり、この手法は、ユーザーが情報検索結果や推薦されるア...
アルゴリズム:Algorithms

機械学習におけるアクティブラーニング技術について

機械学習におけるアクティブラーニング技術につにいて 機械学習におけるアクティブラーニング(Active Learning)は、モデルの性能を向上させるために、ラベル付けされたデータを効果的に選択するための戦略的なアプ...
python

HIN2Vec-PCAの概要とアルゴリズム及び実装例

HIN2Vec-PCAの概要 HIN2Vec-PCAは、異種情報ネットワーク(HIN)から特徴を抽出するために、HIN2Vecと主成分分析(PCA)を組み合わせた手法となる。この方法の概要は、以下のように整理で...
python

ミニバッチ学習の概要とアルゴリズム及び実装例

ミニバッチ学習の概要 ミニバッチ学習は、機械学習において広く使用される効率的な学習手法の一つであり、通常の勾配降下法(Gradient Descent)に比べて、計算効率が高く、大規模なデータセットに対しても適用可能なも...
python

Maximum Marginal Relevance (MMR)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Maximum Marginal Relevance (MMR)の概要 Maximum Marginal Relevance(MMR)は、情報検索や情報フィルタリングのためのランキング手法の1つで、情報検索システムがユーザ...
Symbolic Logic

Web Reasoning and Rule Systems

Web Reasoning and Rule Systems Web Reasoning and Rule Systems 本書は、2011年8月にアイルランドのゴールウェイで開催された第5回Web ...
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