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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...
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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...
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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...
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Q-学習の概要とアルゴリズム及び実装例について

Q-学習について Q-学習(Q-Learning)は、強化学習の一種で、エージェントが未知の環境を探索しながら最適な行動を学習するためのアルゴリズムとなる。Q-学習は、エージェントが行動価値関数(Q関数)を学習し、...
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NetworkXとmatplotlibを組み合わせたグラフのアニメーションの作成について

NetworkXとmatplotlibを組み合わせたグラフのアニメーションの作成について Pythonでネットワークの動的な変化を視覚的に表現するための手法であるNetworkXとMatplotlibを組み...
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RNNの概要とアルゴリズム及び実装例について

RNNについて RNN(Recurrent Neural Network)は、時系列データやシーケンスデータをモデル化するためのニューラルネットワークの一種であり、過去の情報を保持し、新しい情報と組み合わせること...
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CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について

CNNについて CNN(Convolutional Neural Network)は、主に画像認識、パターン認識、画像生成などのコンピュータビジョンタスクに使用される深層学習モデルとなる。以下にCNNについての基本的...
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ニュートン法の概要とアルゴリズム及び実装について

ニュートン法について ニュートン法(Newton's method)は、非線形方程式や関数の数値的な解を求めるための反復的な最適化アルゴリズムの一つであり、主に方程式の根を求めるために使用され、連続的な関数の極小値や極大...
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フェルミ推定統計学と人工知能技術

  統計学を用いたフェルミ推定 フェルミ推定(Fermi estimation)は、精密な計算や詳細なデータが得られない場合に、大まかな見積もりをするための方法で、物理学者エンリコ・フェルミにちなんで名付けられたもの...
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時間と共に変化していくグラフデータを解析する手法について

時間と共に変化していくグラフデータを解析する手法について 時間と共に変化するグラフデータを解析する手法は、ソーシャルネットワーク分析、ウェブトラフィック分析、バイオインフォマティクス、金融ネットワークモデリング...
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