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
python 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...
アルゴリズム:Algorithms 自然言語処理を用いた文章の評価について
自然言語処理を用いた文章の評価について
自然言語処理（NLP）を用いた文章の評価は、テキストデータの品質や特性を定量的または定性的に評価するプロセスであり、さまざまなNLPタスクやアプリケーションに関連した手法と...
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...
python 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、...
アルゴリズム:Algorithms ネットワークアライメントによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ネットワークアライメントによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ネットワークアライメントは、異なるネットワークやグラフ間で類似性を見つけ、それらをマッピングし合わせる技術であり、時間的な変化を考慮に入...
アルゴリズム:Algorithms YOLO (You Only Look Once)の概要とアルゴリズム及び実装例について
YOLO (You Only Look Once)について
YOLO（You Only Look Once）は、リアルタイム物体検出タスクのための深層学習ベースのアルゴリズムとなる。YOLOは、物体検出とクラス分類を...
アルゴリズム:Algorithms Transformerモデルの概要とアルゴリズム及び実装例について
Transformerモデルについて
Transformerは、2017年にVaswaniらによって提案され、機械学習と自然言語処理（NLP）の分野で革命的な進歩をもたらしたニューラルネットワークアーキテクチャの1つ...
アルゴリズム:Algorithms 多目的探索アルゴリズムの概要と適用事例および実装例について
多目的探索アルゴリズムについて
多目的探索アルゴリズム（Multi-Objective Optimization Algorithm）は、複数の目的関数を同時に最適化するためのアルゴリズムとなる。多目的最適化は、1つの最適...
アルゴリズム:Algorithms ダイナミックグラフ埋め込みによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミックグラフ埋め込みによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミックグラフ埋め込み（Dynamic Graph Embedding）は、時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析のための強力...