アルゴリズム:Algorithms

　 因果推論と因果探索の概要 以下に因果推論と因果探索の概要について述べる。 <因果推論> 因果推論(Causal inference)は、ある出来事や現象が別の出来事や現象を引き...

サポートベクトルマシンの概要 サポートベクトルマシン(Support Vector Machine, SVM)は、パターン認識や機械学習の分野で広く使用される教師あり学習アルゴリズムであり、基本的にはデータを...

関係データ学習の概要 関係データ学習(Relational Data Learning)は、関係データ(例：グラフ、ネットワーク、表形式のデータなど)を対象とした機械学習の手法となる。従来の機械学習は通常、個々のイ...

ベイズ推定技術の概要 ベイズ推定は、確率論的なフレームワークに基づいた統計的推論の手法の一つであり、不確実性を取り扱う機械学習技術となる。ベイズ推定の目的は、データと事前知識(事前分布)を組み合わせて、未知のパラ...

変化検知技術について <概要> 変化検知技術(Change Detection)は、データやシステムの状態における変化や異常を検出するための手法となる。変化検知では、データやシステムの状態...

異常検知技術の概要と応用例 <概要> 異常検知技術(Anomaly Detection)は、データセットやシステムの中で異常な振る舞いやパターンを検出するための手法となる。異常検知では、通...

機械学習の教師データが不正確だと何が困り、それはどうして起こるのか 実世界での機械学習のタスクを行なっていると、同じラベルが付けられるべきものに異なったラベルが付けられているケースにしばしば出くわす。このよ...

特徴エンジニアリングの概要 特徴エンジニアリングは、データセットから有用な情報を抽出し、機械学習モデルがそれを使用して予測や分類を行うための入力特徴を作成することを指し、機械学習やデータ分析のコンテキストで重要なプロセスと...

  自動計画問題の概要 自動計画問題とは、ある目標を達成するために必要な一連の行動を計画する問題となる。具体的には、ある状態から出発し、目標状態に至るための行動の順序を決定するアルゴリズムで、自動計画問題は、人工知能や...