最適化:Optimization EMアルゴリズムを用いた制約充足問題の解法
EMアルゴリズムを用いた制約充足問題
"EMアルゴリズムと各種応用の実装例"でも述べているEM(Expectation Maximization)アルゴリズムは、"命題論理の充足可能性判定問題(SAT:Boo...
数学:Mathematics
最適化:Optimization アルゴリズム:Algorithms ベイズ構造時系列モデルの概要と適用事例及び実装例について
ベイズ構造時系列モデルについて
ベイズ構造時系列モデル(Bayesian Structural Time Series Model; BSTS)は、時間とともに変化する現象をモデル化する統計モデルの一種であり...
LISP 代数の文章題を解くプログラムに関する考察
イントロダクション
"GPTの概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べているGPTモデルを使ったchatGPTを用いると、以下に示す様に様々な代数の問題を解かせることができる。これらは、単純...
アルゴリズム:Algorithms 強化学習は何故必要なのか?適用事例と技術課題及び解決のアプローチ
イントロダクション
chatGPTで有名なOpenAIのもう一つの側面として強化学習がある。chatGPTのベースとなっている"GPTの概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べているGPTの肝は"深層学習におけ...
グラフ理論 変分ベイズ学習の概要と各種実装
機械学習における変分法について
変分法(Variational Methods)は、関数や確率分布の中で最適解を求めるために用いられ、機械学習や統計学などで広く使われる最適化手法の一つであり、特に、確率的生成モデルや変分自...
python マルコフ連鎖モンテカルロ法の概要と実装について
マルコフ連鎖モンテカルロ法の概要
マルコフ連鎖モンテカルロ法(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)は、確率分布からのサンプリングや積分計算を行う...
IOT技術:IOT Technology 画像認識システムの概要と実装
画像認識システムの概要
画像認識システムは、コンピュータが画像を解析し、その中に含まれるオブジェクトや特徴を自動的に識別する技術となる。このシステムでは、画像処理、パターン認識、機械学習、ディープラーニングなどの様々...
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...
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 数学で生命の謎を解く
数学と生命
数学は、数量、構造、空間、変化などの概念や関係を研究する学問であり、実生活や科学のさまざまな分野で広く応用され、その応用範囲は非常に広い。数学の中には、一般的な算術から始まり、代数学、幾何学、解析学、確率論、...