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 カルバック・ライブラー変分推定の概要と各種アルゴリズム及び実装
カルバック・ライブラー変分推定について
カルバック・ライブラー変分推定（Kullback-Leibler Variational Estimation）は、確率分布間の差異を評価し、それを最小化することで、データ...
アルゴリズム:Algorithms 探索アルゴリズムの概要と各種アルゴリズムおよび実装
探索アルゴリズムについて
探索アルゴリズム（Search Algorithm）とは、問題の空間内で目標を見つけるために使用される計算手法の一群を指す。これらのアルゴリズムは、情報検索、組み合わせ最適化、ゲームプレイ、ルート...
アルゴリズム:Algorithms 教育とAIについて
教育とAIについて
AI（人工知能）は教育分野において大きな影響力を持ち、教育方法や学習プロセスを変革する潜在能力を秘めている。以下に、AIと教育に関するいくつかの重要な側面について述べる。
1. 個別指導とパーソナ...
最適化:Optimization 双対問題とラグランジュ乗数法
双対問題について
双対問題(Dual problem)は、数理最適化理論における重要な概念となる。最適化問題において、与えられた制約条件の下で目的関数を最小化または最大化する問題を考える場合、それと関連する双対問題が存在...
python 物体検出技術の概要とアルゴリズムおよび各種実装
物体検出技術について
物体検出技術は、画像やビデオ内の特定の物体やオブジェクトを自動的に検出し、それらの位置を特定する技術となる。物体検出はコンピュータビジョンや画像処理の重要なアプリケーションであり、多くの実世界の...
アルゴリズム:Algorithms 自動機械学習(AutoML)の概要とアルゴリズム及び各種実装について
自動機械学習（AutoML）について
自動機械学習（AutoML）は、機械学習モデルの設計、トレーニング、最適化のプロセスを自動化するための手法やツールを指す。AutoMLは、機械学習の専門知識が限られているユーザーや、効...
アルゴリズム:Algorithms セグメンテーションネットワークの概要と様々なアルゴリズムの実装について
セグメンテーションネットワークについて
セグメンテーションネットワークは、画像内の異なる物体や領域をピクセル単位で識別し、それらをセグメント(領域)ごとに分割するためのニューラルネットワークの一種となる。主にコンピュ...
機械学習:Machine Learning FP-Growthアルゴリズムの概要と適用事例および実装例
FP-Growthアルゴリズムについて
FP-Growth(Frequent Pattern-Growth)は、データマイニングおよび頻出パターンマイニングのための効率的なアルゴリズムであり、トランザクションデータセット...
アルゴリズム:Algorithms GloVe（Global Vectors for Word Representation）の概要とアルゴリズム及び実装例について
GloVe（Global Vectors for Word Representation）について
GloVe（Global Vectors for Word Representation）は、単語の分散表現（w...