Large-Scaleデータ Federated Learningの概要と各種アルゴリズム及び実装例について
Federated Learningについて
Federated Learning（フェデレーテッド ラーニング）は、機械学習モデルを訓練する新しいアプローチであり、データが分散している環境でのプライバシー保護や効率的...
機械学習:Machine Learning
Large-Scaleデータ アルゴリズム:Algorithms 最尤推定の概要とアルゴリズムおよびその実装について
最尤推定について
最尤推定(Maximum Likelihood Estimation, MLE)は、統計学において使用される推定方法の一つとなる。この方法は、与えられたデータや観測値に基づいて、モデルのパラメータを推定...
アルゴリズム:Algorithms 自己教師あり学習の概要と各種アルゴリズム及び実装例について
自己教師あり学習について
自己教師あり学習(Self-Supervised Learning)は、機械学習の一種であり、教師あり学習の一種と考えることがで...
最適化:Optimization EMアルゴリズムを用いた制約充足問題の解法
EMアルゴリズムを用いた制約充足問題
"EMアルゴリズムと各種応用の実装例"でも述べているEM(Expectation Maximization)アルゴリズムは、"命題論理の充足可能性判定問題(SAT:Boo...
アルゴリズム:Algorithms Few-shot/Zero-shot Learningにも活用可能なMeta-Learnersの概要と実装例
Meta-Learnersについて
"Meta-Learnersを用いた因果推論の概要とアルゴリズム及び実装例"でも述べているMeta-Learnersは、機械学習の領域において重要な概念の一つであり、...
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...
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...
python 構造学習の概要と各種適用事例および実装例
構造学習について
構造学習(Structural Learning)は、機械学習の一分野であり、データの構造や関係性を学習する手法を指し、通常、教師なし学習や半教師あり学習の枠組みで使用されるものとなる。
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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 条件付き生成モデル(Conditional Generative Models)の概要と実装例
条件付き生成モデルについて
条件付き生成モデル(Conditional Generative Models)は、生成モデルの一種であり、特定の条件を与えた場合にデータを生成する能力を持つモデルとなる。条件付き生成モ...