カテゴリー: その他

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 機械学習モデルの説明可能性（Explainable AI, XAI）は、モデルの意思決定プロセスを理解し、ステークホルダーとの信頼関係を構築する上で重要な役割を果たしています。本記事では、代表的な2つの手法であ...

はじめに 本記事では、時系列データ予測における深層学習モデルの代表格であるLSTM (Long Short-Term Memory) とTransformerを比較します。これらのモデルは、ビジネスにおける様々な課題、例...

はじめに この記事では、機械学習や統計分析において重要な、高次元データの可視化および分析のための次元削減手法について解説します。特に、PCA（主成分分析）、t-SNE、UMAPという代表的な3つの手法に焦点を当て、それぞ...

はじめに 3次元データの処理は、コンピュータビジョン、ロボティクス、拡張現実（AR）/仮想現実（VR）といった分野で不可欠な技術です。これらの分野では、現実世界の3次元情報を取得・解析し、それに基づいてシステムを制御した...

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 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、リー代数の考え方を用いて理論的な背景を解説し、Pythonで実装を行います。詳細については、書籍「3次元回転(金谷健一著)」が参考になり...

はじめに 数値積分は、関数を解析的に積分することが難しい場合や、データ点からの数値的な積分が必要な場合に役立つ手法です。関数 f(x) の定積分 \int_a^b f(x)dx を近似的に計算するために使用されます。 こ...

はじめに 金融市場では、複数の資産価格が互いにどのように影響しあうかを理解することが重要です。例えば、ある株が上がるとき、別の株も一緒に上がるのか、それとも下がるのか。このような関係性を分析することで、リスク管理や投資戦...

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 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 近年、グラフニューラルネットワーク（GNN）は、グラフ構造を持つデータの分析において大きな注目を集めています。本記事では、GNNを用いた異常検知の基本的な実装方法について、架空の取引ネットワークデータを例に解説...