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。 2021/02/01 Deep learningMachine learningOptimizationPython
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。 2020/05/01 Bayesian statisticsMachine learningPythonStan
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。 2020/03/01 Computer visionDeep learningMachine learningPython
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。 2019/05/01 Machine learningPython
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。 2018/11/01 Machine learningPython
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。 2018/10/01 Machine learningPython
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。 2018/09/01 Machine learningNatural Language ProcessingPython
Computer vision 自動運転向け深層学習モデルの判断根拠を解析してみる 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をサポートするための... 2018/08/01 Computer visionDeep learningPython
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。 2018/08/01 Bayesian statisticsMachine learningPythonStan
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。 2018/07/01 Deep learningMachine learningPython