アルゴリズム:Algorithms 機械学習における多言語対応について
機械学習における多言語対応について
機械学習における多言語対応（Multilingual NLP）とは、複数の言語に対応する自然言語処理（NLP）モデルやアプリケーションを開発するための分野であり、機械学習と自然...
機械学習:Machine Learning
アルゴリズム:Algorithms python アンサンブル学習の概要とアルゴリズム及び実装例について
アンサンブル学習について
アンサンブル学習（Ensemble Learning）は、機械学習の一種で、複数の機械学習モデルを組み合わせて、より強力な予測モデルを構築する手法となる。単一のモデルよりも複数のモデルを組み合わ...
python マルコフ決定過程(MDP)の概要とアルゴリズム及び実装例について
マルコフ決定過程(MDP)の概要
マルコフ決定過程（MDP、Markov Decision Process）は、強化学習における数学的なフレームワークであり、エージェントが状態と行動に関連付けられた報酬を受け取る環...
アルゴリズム:Algorithms SNAP (Stanford Network Analysis Platform)の概要と実装例について
SNAP (Stanford Network Analysis Platform)について
SNAPは、Stanford大学のコンピュータサイエンス研究室で開発されたオープンソースのソフトウェアライブラリであり...
python DenseNetについて
DenseNetについて
DenseNet（Densely Connected Convolutional Network）は、2017年にGao Huang、Zhuang Liu、Kilian Q. Weinber...
python LSTMの概要とアルゴリズム及び実装例について
LSTM(Long Short-Term Memory)について
LSTM（Long Short-Term Memory）は、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種であり、主に時系列データや自然言語処理（N...
python モデル予測制御（Model Predictive Control, MPC）の概要とアルゴリズム及び実装例について
モデル予測制御（Model Predictive Control, MPC）の概要
モデル予測制御（Model Predictive Control, MPC）は、制御理論の一手法であり、制御対象のモデルを使用して将来の...
python ε-グリーディ法（ε-greedy）の概要とアルゴリズム及び実装例について
ε-グリーディ法（ε-greedy）の概要
ε-グリーディ法（ε-greedy）は、強化学習などの探索と活用（exploitationとexploration）のトレードオフを取り扱うためのシンプルで効果的な戦略で...
アルゴリズム:Algorithms SSD (Single Shot MultiBox Detector)の概要とアルゴリズム及び実装例について
SSD (Single Shot MultiBox Detector)について
SSD（Single Shot MultiBox Detector）は、物体検出タスクを行うためのディープラーニングベースのアルゴリズム...
python Exponential Smoothingの概要とアルゴリズム及び実装例について
Exponential Smoothingについて
指数平滑法（Exponential Smoothing）は、時系列データの予測やデータの平滑化に使用される統計的手法の一つであり、特に、過去の観測値を基に未...