Uncategorized 関数とは何か – その歴史とプログラミングと機械学習
関数について
関数は、一般的に、ある集合内の各要素に対して、別の集合内の唯一の要素を割り当てる規則として数学的に定義されるものとなる。このとき、最初の集合は「定義域」と呼ばれ、関数が適用される値の範囲を表す。二つ目の...
Uncategorized Clojure ペトリネット技術の概要と人工知能技術との組み合わせ、各種実装について
ペトリネットの概要
ペトリネットとは、ペトリが1962年に提案した離散事象システムの記述モデルで、事象駆動型のシステムにおいて，非同期・並行な事象と，それを導く状態との関係を表現するものとなる。ペトリネットは，...
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 スパースモデリングの概要と適用事例及び実装
スパースモデリングの概要
スパースモデリングは、信号やデータの表現においてスパース性(疎な性質)を利用する手法となる。スパース性とは、データや信号において非ゼロの要素がごく一部に限られている性質を指す。ス...
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 強化学習技術の概要と各種実装について
強化学習技術の概要
強化学習(Reinforcement Learning)は、機械学習の一分野であり、エージェント(Agent)と呼ばれる学習システムが、環境との相互作用を通じて最適な行動を学習する手法となる。強...
人工知能:Artificial Intelligence 気づきと人工知能技術
気づくとはどういうことか?
「気づく」とは、何かを注意深く観察したり、認識したりすることを指し、また、人が状況や物事に対して気付くということは、その人がある情報や現象を認識し、それに関する気持ちや理解...
web技術:web technology マイクロサービスシステムの概要について
マイクロサービスシステムについて
マイクロサービスは、ソフトウェア開発アーキテクチャのアプローチの一つであり、アプリケーションを複数の小さな独立したサービス(マイクロサービス)に分割することを特徴としたものと...
時系列データ解析 ダイナミックファクターモデルの概要とアルゴリズムおよびpythonとRによる実装
ダイナミックファクターモデルについて
ダイナミックファクターモデル(Dynamic Factor Model, DFM)は、多変量時系列データの解析に用いられる統計モデルの一つであり、複数の時系列変数を共通の...