Deep learning 数理最適化の方法と深層強化学習によるアプローチのご紹介
数理最適化が意思決定の重要なツールとなっています。この記事では、PythonのPuLPライブラリを用いた巡回セールスマン問題と運搬経路問題の解法、そして深層強化学習を活用したアプローチについて紹介します。
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Bayesian statistics SIRベイズモデルで新型コロナウイルス感染の収束を予測してみる
新型コロナウイルスの感染者数予測に挑戦してみました。SIRモデルの解説とそのPython実装を紹介します。感染症の流行が拡大し収束する様子を表すSIRモデルを用い、最尤推定とベイズ推定の手法による感染者数予測の実践方法をご紹介します。
Computer vision 深層学習の解釈手法Grad-CAM/Grad-CAM++/Score-CAMのご紹介
深層学習はCV分野で高性能を発揮するものの解釈可能性が低いです。そこで、予測の判断根拠を可視化する手法Grad-CAM、Grad-CAM++、Score-CAMの各手法を紹介し、TensorFlow/Kerasで実装し比較します。
Machine learning 機械学習の解釈手法SHAPのご紹介
機械学習モデルの予測の解釈は難しく、その中でも解釈手法SHAPが注目されています。SHAPはモデルの予測を特徴量ごとに貢献度評価し解釈可能性を提供します。本記事ではSHAPの基本的な考え方と実装について記します。
Machine learning 因子分析によるテニスのサーブ・リターン力の定量分析のご紹介
各テニスプレイヤーにはサーブが得意な選手やリターンが得意な選手がいますが、果たしてそれは数値的にどのくらい強いのでしょうか。今回はプロテニスの試合結果データから、因子分析で各プレイヤーのサーブ力やリターン力を推定し定量化する試みをご紹介します。
Machine learning カード不正利用予測モデルの実装例のご紹介
意思決定者にとって機械学習モデルがどのくらい利益やコストのインパクト目線で意味があるのかといった点は重要です。クレジットカードの不正利用を予測するモデルを題材として、損益行列でインパクト目線で機械学習モデルを評価する流れに焦点を当ててみます。
Machine learning 文章ベクトルSCDVの実装例のご紹介
自然言語処理(NLP)分野で文章を数値表現に変換する手法は多岐にわたります。本記事では新しい手法の一つ、Soft Cosine Document Vector(SCDV)に焦点を当て、他の手法との比較を行います。
Bayesian statistics さまざまなライブラリによる状態空間モデルの実装例のご紹介
状態空間モデルは時系列データの背後にある潜在的な状態を推定するための統計的手法です。今回は状態空間モデルの基本的な概念、Statsmodels、PyStan、PyMC、Edwardといった各種Pythonライブラリによる簡単な実装例をご紹介します。
Deep learning TensorFlow Eager Executionのご紹介
GoogleがTensorFlow 1.5をリリースし、Define by RunモードでTensorFlowを実行できるEager Execution for TensorFlowが追加されました。実際に動かしてみた操作感をご共有します。
Bayesian statistics ベイズモデルによる男子プロテニスの強さ分析のご紹介
ベイズモデルで男子プロテニスプレイヤーの強さをモデル化します。『棋士の強さのモデリング』をテニスに応用し実装例を通じて学習します。さらにモデルを時系列に拡張し、プレイヤーの強さの時系列のモデル化にも挑戦しました。