Python – Anagraft

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

世の中がデータ駆動の時代に突入し、一切の情報がデジタル化されていく中で、私たちは日々膨大な量のデータと向き合っています。その結果、データから意味ある情報を引き出し、より良い意思決定を行うために数理最適化がますます重要なツ […]

新型コロナウイルス（COVID-19）の感染者数が日々急速に増えています。こういった感染症流行の状況変化に対して一歩でも先に対策を講じるために、今後の流行の流れを予測することはとても重要です。そのためのツールとして、今

深層学習は特にCV分野で優れたパフォーマンスを実現する可能性があります。しかしそれらは直感的でなく、理解可能なコンポーネントへの分解も難しいため、解釈可能性が低くなりがちです。そのため近年では、深層学習モデルが、画像のど

機械学習の進化は、私たちの生活に大きな影響を与えてきました。しかし、複雑なモデルを扱う場合、その予測の仕組みを理解することは困難なことがあります。そこで、解釈可能性(Interpretablity)の重要性がますます高

Kaggleデータセットを眺めていたとき、プロテニスの各プレイヤー各試合ごとのファースト・セカンドサービスでの取得ポイントや、リターン時取得できたポイントなど、詳細な結果が記録されているデータセットを見つけました。テニ

機械学習の技術は、ビジネスや意思決定プロセスにおいてますます重要性を増しています。しかし、意思決定者にとって重要なのは、機械学習モデルがどのくらい精度が高いのかとかSOTAなのかとかではなく、実際の意味で役立つかという

今日では、自然言語処理（NLP）の分野で、文章を数値表現に変換するためのさまざまな手法が存在します。これらの手法は、テキストデータを機械学習アルゴリズムに適用する際に重要な役割を果たしており、機械翻訳、感情分析、トピック

今回は、以下のNVIDIAの実験の記事にインスパイアされた取り組みになります。上記の記事では、NVIDIAが提案した深層学習モデルPilotNetを使った実験が紹介されています。PilotNetは、自動運転車の運転判断

状態空間モデルは、時系列データや観測データの背後にある潜在的な状態を推定するための強力な統計的手法です。本記事では、状態空間モデルの基本的な概念と、Statsmodels、PyStan、PyMC、Edwardといった各

今年1月26日（米国時間）、Googleがオープンソース機械学習ライブラリの最新版TensorFlow 1.5を公開しました。その時に特に注目された更新点の一つとして、TensorFlowをDefine by Runで実