python

マルチタスク学習の概要 マルチタスク学習（Multi-Task Learning）は、複数の関連するタスクを同時に学習する機械学習の手法となる。通常、個々のタスクは異なるデータセットや目的関数を持っているが...

スパースモデリングの概要 スパースモデリングは、信号やデータの表現においてスパース性(疎な性質)を利用する手法となる。スパース性とは、データや信号において非ゼロの要素がごく一部に限られている性質を指す。ス...

  概要 バンディット問題(Bandit problem)は、強化学習の一種であり、意思決定を行うエージェントが未知の環境において、どの行動を選択するかを学習する問題となる。この問題は、複数の行動の中から最適な行動を選...

シミュレーションと機械学習について シミュレーションは、現実世界のシステムやプロセスをモデル化し、それをコンピュータ上で仮想的に実行するものとなる。シミュレーションは、物理的な現象、経済モデル、交通フロー、気...

概要 説明可能な機械学習（Explainable Machine Learning, XAI）とは、機械学習モデルが出した予測や判断について、人間が理解できる理由や根拠を提示する仕組みを指す。特にディープラーニングの...

確率的なモデルでの機械学習(確率的生成モデル)について "不確実性と機械学習技術"でも述べた確率的生成モデルは、確率的なモデルに基づく機械学習であり、データの確率的な特性や統計的な関係をモデル化して、予測やパター...