2024-09

python

多様性促進ランキングの概要とアルゴリズム及び実装例

多様性促進ランキングの概要 多様性促進ランキング(Diversity-Promoting Ranking)は、情報検索や推薦システムなどで重要な役割を果たす手法の一つであり、この手法は、ユーザーが情報検索結果や推薦されるア...
python

統計物理学と人工知能技術への応用

統計物理学の概要 統計物理学は、物理学の一分野であり、統計力学の原理を用いて物理系の集団的な振る舞いを研究する学問で、物質のマクロな性質や現象を、微視的な粒子(分子や原子)の運動や相互作用から統計的に理解しようとするアプロ...
アルゴリズム:Algorithms

アルゴリズム思考と問題の分割と問題解決

  アルゴリズム思考 アルゴリズム思考(Algorithmic Thinking)は、問題解決やタスクの実行において、論理的な手順やアプローチを考える能力やプロセスを指す。アルゴリズム思考を持つことは、さまざまな複雑...
アルゴリズム:Algorithms

機械学習におけるアクティブラーニング技術について

機械学習におけるアクティブラーニング技術につにいて 機械学習におけるアクティブラーニング(Active Learning)は、モデルの性能を向上させるために、ラベル付けされたデータを効果的に選択するための戦略的なアプ...
python

HIN2Vec-PCAの概要とアルゴリズム及び実装例

HIN2Vec-PCAの概要 HIN2Vec-PCAは、異種情報ネットワーク(HIN)から特徴を抽出するために、HIN2Vecと主成分分析(PCA)を組み合わせた手法となる。この方法の概要は、以下のように整理で...
python

ミニバッチ学習の概要とアルゴリズム及び実装例

ミニバッチ学習の概要 ミニバッチ学習は、機械学習において広く使用される効率的な学習手法の一つであり、通常の勾配降下法(Gradient Descent)に比べて、計算効率が高く、大規模なデータセットに対しても適用可能なも...
アルゴリズム:Algorithms

GAN(Generative Adversarial Network)を用いた因果探索

GAN(Generative Adversarial Network)を用いた因果探索の概要 GAN (Generative Adversarial Network) を用いた因果探索は、生成モデルと識別モデルの対立...
python

Maximum Marginal Relevance (MMR)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Maximum Marginal Relevance (MMR)の概要 Maximum Marginal Relevance(MMR)は、情報検索や情報フィルタリングのためのランキング手法の1つで、情報検索システムがユーザ...
Symbolic Logic

Web Reasoning and Rule Systems

Web Reasoning and Rule Systems Web Reasoning and Rule Systems 本書は、2011年8月にアイルランドのゴールウェイで開催された第5回Web ...
人工知能:Artificial Intelligence

感情と自律神経と”整う”効果について

感情と自律神経 感情(煩悩)に対してどう対応するかという話題は"禅とメタ認知とAI"でも述べているように禅やマインドフルネスの重要な要素となっている。近年の感情理論では"感情認識と仏教哲学とAIについて"でも述べているように、...
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