python 機械学習における確率的最適化の概要と実装
機械学習における確率的最適化の概要
確率的最適化は、確率的な要素を含む最適化問題の解法を表し、機械学習での確率的最適化はモデルのパラメータを最適化する際にに広く使用されている手法となる。
一般的な最適化問題では、目...
数学:Mathematics
python アルゴリズム:Algorithms 統計的学習理論の概要(数式を使わない解説)
機械学習アルゴリズムの統計的性質に関する理論について
機械学習アルゴリズムの統計的性質に関する理論は、統計的学習理論として知られている。統計的学習理論は、データから学習する際の確率的な性質や最適化の理論的な枠組みを提供して...
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)
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...