アルゴリズム:Algorithms 粒子群最適化の概要と実装について
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される粒子群最適化の概要と実装について(Clojure、CAPSOS、R language、pso、pyhton、pyswarm、ニューラルネットワークのトレーニング、パラメータの最適化、組合せ最適化、ロボット制御、パターン認織)
数学:Mathematics
アルゴリズム:Algorithms Clojure 一般化線形モデルの概要と各種言語による実装
一般化線形モデルの概要
一般化線形モデル(Generalized Linear Model, GLM)は、統計モデリングや機械学習の手法の一つであり、応答変数（目的変数）と説明変数（特徴量）の間の関係を確率的に...
python マルチタスク学習の概要と適用事例と実装例
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...
python バンディット問題の概要と適用事例及び実装例
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...
python 深層学習におけるattentionについて
「Attention Is All You Need」について
"Attention Is All You Need"という論文は、2017年にGoogleの研究者によって発表された”Transformerモデルの概...
アルゴリズム:Algorithms グラフニューラルネットワークの概要と適用事例およびpythonによる実装例について
グラフニューラルネットワークについて
グラフニューラルネットワーク(Graph Neural Network, GNN)は、グラフ構造を持つデータに対するニューラルネットワークの一種であり、グラフ構造を持つデータ...
アルゴリズム:Algorithms Causal Forestの概要と適用事例とRとPythonによる実装例について
Causal Forestについて
Causal Forestは、観測されたデータから因果効果を推定するための機械学習モデルであり、ランダムフォレストをベースにしており、因果推論に必要な条件に基づいて拡...
数学:Mathematics SF小説「三体」と三体問題、機械学習技術
イントロダクション
「三体」(さんたい)第一巻、第二巻上、第二巻下、第三巻上、第三巻下を読んでいる。
三体は、中国のSF作家劉慈欣による長編SF小説であり、2006年5月から12月まで、中国のSF雑誌『科幻世...
アルゴリズム:Algorithms 混合整数最適化の概要とアルゴリズム及びpythonによる実装
混合整数最適化(Mixed-Integer Optimization)について
混合整数最適化は、数理最適化の一種であり、連続変数と整数変数を同時に扱う問題のことを指す。この分野は、さまざまな産業やビジネス領域で現...
数学:Mathematics 不確実性と機械学習技術
不確実性とは
不確実性(Uncertainty)とは、将来の出来事や結果が予測しにくい、不明確な状態や情報のことを指し、我々が持つ知識や情報の限界によって引き起こされるものであり、完全な情報や確信を持つことが難し...