アルゴリズム:Algorithms ガウス・エルミート積分の概要とアルゴリズム及び実装について
ガウス・エルミート積分について
ガウス・エルミート積分(Gaussian-Hermite Integration)は、数値積分の手法の1つで、特に確率密度関数がガウス分布(正規分布)であるような確率論的な問題や、量子力学...
確率・統計:Probability and Statistics
アルゴリズム:Algorithms python フェルミ推定統計学と人工知能技術
統計学を用いたフェルミ推定
フェルミ推定(Fermi estimation)は、精密な計算や詳細なデータが得られない場合に、大まかな見積もりをするための方法で、物理学者エンリコ・フェルミにちなんで名付けられたもの...
アルゴリズム:Algorithms カルバック・ライブラー変分推定の概要と各種アルゴリズム及び実装
カルバック・ライブラー変分推定について
カルバック・ライブラー変分推定（Kullback-Leibler Variational Estimation）は、確率分布間の差異を評価し、それを最小化することで、データ...
アルゴリズム:Algorithms 最尤推定の概要とアルゴリズムおよびその実装について
最尤推定について
最尤推定(Maximum Likelihood Estimation, MLE)は、統計学において使用される推定方法の一つとなる。この方法は、与えられたデータや観測値に基づいて、モデルのパラメータを推定...
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...
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...
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...