カテゴリー: その他

はじめに この記事では、球面上に均一に点を配置する2つの方法について解説します。具体的には、乱数を用いる方法と、黄金比を用いる方法を紹介します。これらの手法は、シミュレーションの初期値設定や3Dグラフィックスにおけるオブ...

はじめに 混合整数計画法（Mixed Integer Programming; MIP）は、数理最適化問題の一種であり、一部の変数に整数制約を課した最適化問題を指します。線形計画問題（Linear Programming...

はじめに 金融リスク管理において、バリュー・アット・リスク（VaR）は、ポートフォリオが一定期間内に被る可能性のある最大損失額を推定する重要な指標です。VaRの計算方法には、ヒストリカル法とモンテカルロ法の2つが主要な手...

はじめに この記事では、Pythonを用いて任意の確率密度関数に従う乱数を生成する方法について解説します。特に、三角形内部に均一に乱数を配置する問題を例に、具体的なコードと数式を用いて丁寧に説明します。累積分布関数とその...

はじめに 金融機関が保有する信用情報は、与信モデルの高度化や新たな金融サービスの開発において極めて価値の高い資産です。しかし、その機微性の高さから、組織を横断したデータ共有や共同研究は困難を極めます。このジレンマを解決す...

はじめに 機械学習モデルの運用において、「なぜこの予測結果になったのか？」という問いに答えることは、ビジネス上の意思決定やモデルの改善に不可欠です。特に、「もしこの特徴量がこうだったら、予測結果はどう変わるのか？」という...

はじめに この記事では、CTスキャンなどのボリュームデータから、セグメンテーションされたラベルデータの表面積を正確に計算するための「クロフトンの公式」について解説します。3次元データの表面積計算は、医用画像処理をはじめと...

はじめに 最適化問題は、科学、工学、経済学など、さまざまな分野で重要な役割を果たしています。多くの最適化問題は複雑であり、局所的最適解に陥りやすいという課題があります。本記事では、代表的な2つの最適化アルゴリズム、勾配降...

はじめに この記事では、PythonのScipyライブラリを用いて最適化問題を解く方法について解説します。Scipyのoptimizationパッケージには多様な最適化アルゴリズムが実装されており、問題の特性に応じて最適...

はじめに 本記事では、プライバシーを保護しながら実用的な合成データを生成するための手法を、具体的な実践を通じて解説します。特に、合成データ生成ライブラリ synthcity に実装されているADS-GAN（Adversa...

はじめに 機械学習モデルの評価において、交差検証（Cross-Validation）は不可欠です。しかし、時系列データに対して通常のK-分割交差検証（K-Fold Cross-Validation）を適用すると、未来の情...

はじめに 巡回セールスマン問題（TSP）は、組合せ最適化の代表的な問題です。本記事では、シミュレーテッドアニーリング（SA）を用いてTSPを解く方法を解説します。SAは、金属の焼きなましを模倣したアルゴリズムで、実装が容...