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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

この記事では、男子プロテニスプレイヤーのテーマを通じて、ベイズモデル分析の例をご紹介します。具体的には、以下の参考図書で紹介されている『棋士の強さのモデリング』の分析を、テニスに応用してみる試みです。上記書籍は、ベイ […]

近年において、深層学習は機械学習の中でも強力な手法ですが、一般的に予測や分類などのタスクにおいて確信度や不確実性を示すベイズ的なアウトプットを得ることは難しいです。今回は、深層学習において、汎化性能を保つための工夫の一

データの可視化は、データサイエンスやビジネス分析において必要不可欠です。今日ではPythonにも様々なグラフ作成ライブラリがあり、ユーザーは適宜状況により適切なライブラリを選択することが重要です。その中でも今回は、イン

まず最初にネタバレですが、やってはみたものの、エージェントの設計によりあまり面白くない結果になってしまった感が否めない結果になってしました。そのことを念頭にぜひお読みいただければと思います。株価データを活用し、深層強化

ベイズ推論では、機械学習や統計学における従来の確率的手法に加え、不確実性を取り入れることで、より柔軟なモデル構築が可能となります。ベイズニューラルネットワークは、ベイズ推論と同じように、確率的なモデルとして不確実性を考慮

Googleの子会社であるDeepMindにより開発された、人工知能を搭載したコンピューター囲碁プログラムAlphaGo(アルファ碁)の活躍により、深層学習や強化学習の注目度はさらに増しています。今回は、このDeepM

機械学習は一般的には大量の学習データを用意して、一括で読込んでモデルの学習を行います。この学習方法はバッチ学習といいます。一度に全てのデータを処理するため、新しいデータの追加や大量データに対する反応性において柔軟に対応で

昨今、深層学習の技術の発展によって、自然言語処理界隈においても深層学習を活用する例で賑わってきている印象です。今回は、自然言語処理における機械翻訳や対話モデルなどタスクで利用されるSequence to sequenc

深層学習(ディープラーニング)は、近年急速に発展してきた技術の一つです。Chainer、PyTorch、TensorFlowは、これらの深層学習モデルを実装し、効率的に学習するための主要なフレームワークです。この記事で

地理データ分析は公共政策や地域の発展、そして地域別のマーケティング施策に欠かせない役割を果たします。地域別データを理解し適切なモデルで分析することで、それぞれの地域の特徴を把握することができます。今回はe-Statとい