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技術ブログ

3次元回転の最適化計算

2025年2月28日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめにリー代数とはPythonで実験してみる無限小回転の行列準備: 最も近い回転行列への補正最適化まとめはじめに この記事では、あるコスト関数を最小化するための3次元回転の最適化について、リー代数の考...

合成データのプライバシー品質評価指標

2025年11月4日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめに合成データのプライバシー評価:4つのアプローチ識別可能性スコア:データはコピーされていないか?メンバーシップ推論攻撃:学習データは記憶されていないか?属性開示リスク:未知の情報を推測されないか?...

モンテカルロVaRにおける、分布の仮定がリスク評価に与える影響

2025年3月19日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめにVaR計算手法の基本ヒストリカルVaRモンテカルロVaR金融市場データの分布特性実証分析の結果VaR違反率の比較年別のVaR推定値市場ストレス時の性能まとめはじめに 金融リスク管理において、バリ...

ADS-GANによる合成データ生成、分布・ユーティリティ・プライバシーの評価

2025年11月4日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめにセットアップデータセットとセンシティブ列コードの抜粋合成データの評価分布比較(sex / race)ユーティリティ評価(実→実 vs 合成→実)簡易プライバシー評価(最近傍距離)実行方法lamb...

金融データのプライバシー保護:合成データ生成技術の概要と考察

2025年9月3日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめにプライバシー保護技術の潮流:匿名化から差分プライバシーへ合成データ生成の主要なアプローチ古典的な匿名化手法:マイクロアグリゲーション統計モデルによるアプローチDPを応用した生成モデル:理論保証と...

機械学習モデルの説明可能性手法の比較:SHAPとLIMEの出力の一貫性評価

2025年3月2日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめに検証仮説説明可能性手法の理論的背景SHAP値のローカルな説明LIMEのローカルな説明実験設計データセット生成評価指標実験結果と考察ローカルな説明の一貫性評価まとめコードはじめに 機械学習モデルの...

因果推論入門:基本概念とPythonによる実践

2025年3月4日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめに因果推論の基本的な考え方潜在的結果フレームワーク重要な概念因果効果推定の課題:選択バイアス因果効果の推定方法Pythonによる実践例Step 1: データの生成Step 2: 選択バイアスの確認...

データの性質で選ぶナイーブベイズのサブタイプ

2025年7月3日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめにナイーブベイズの基本4つのクラスの役割と使いどころMultinomialNB:カウントデータの王道BernoulliNB:特徴の有無で判断するGaussianNB:連続値を正規分布で捉えるCom...

シミュレーテッドアニーリングで解く巡回セールスマン問題

2025年3月4日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめに巡回セールスマン問題とはTSPの代表的な解法シミュレーテッドアニーリングとは局所解脱出のメカニズムアルゴリズムの実装実験結果最適化過程のアニメーション考察まとめと今後の課題はじめに 巡回セールス...

カメラキャリブレーション – 内部パラメータ・外部パラメータから3次元復元まで

2025年3月7日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめにカメラキャリブレーションとはなぜカメラキャリブレーションが必要かカメラの内部パラメータ(Intrinsic Parameters)カメラ行列歪み係数カメラの外部パラメータ(Extrinsic P...

クロフトンの公式でボリュームデータの表面積を計算する

2025年2月28日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめにクロフトンの公式とは2次元での直感的な理解3次元への拡張Python/NumPyによる実装参考: ボクセルサイズが異なる場合の重み付けNumPyによる高速化実装例精度の評価はじめに この記事では...

確率的最適化アルゴリズムの実装と比較:遺伝的アルゴリズムと勾配降下法

2025年3月4日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめに最適化アルゴリズムの概要勾配降下法(Gradient Descent: GD)モーメンタム付き勾配降下法(Momentum GD)遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm: GA)...

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