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カテゴリー: その他

時系列データの予測:LSTMとTransformerの性能比較

2025年2月28日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

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...

混合整数計画法(MIP)の理論と実践

2025年2月26日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

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...

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

はじめに 近年、機械学習モデルの訓練やデータ分析のために、元データの特徴を保ちつつプライバシーを保護する「合成データ」の活用が進んでいます。しかし、生成されたデータが本当に安全なのか、どのように評価すればよいのでしょうか...

画像の特徴点検出アルゴリズム比較実験

2025年2月28日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

はじめに 本記事では、画像処理における特徴点検出について解説します。特徴点検出は、画像内で際立った特徴を持つ点を特定する技術であり、画像マッチング、物体認識、画像位置合わせなど、様々な応用分野で重要な役割を果たします。 ...

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

はじめに 「相関は因果関係を意味しない」という言葉はよく知られていますが、実際に因果関係をどのように推論すればよいのでしょうか。本記事では、因果推論の基本概念をわかりやすく解説し、Pythonを用いた実践的な例を通じて、...

数値積分の実装と比較:台形法からガウス求積法まで

2025年2月28日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

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...

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

はじめに カメラキャリブレーションは、コンピュータビジョンにおいて基礎的かつ重要な技術です。実世界の3次元空間をカメラで撮影し2次元画像として取得する過程で、カメラレンズの歪みやカメラの位置・姿勢などの情報を正確に把握す...

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

はじめに 機械学習ライブラリScikit-learnには、ナイーブベイズ分類器として4つの異なるクラスが用意されています。これらはそれぞれ異なるデータ特性を想定しており、タスクに応じて適切に使い分けることが重要です。しか...

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

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...

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

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...

球面上に均一にランダム分布する点群を生成する

2025年2月28日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

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...

反実仮想サンプルの生成と使い方

2025年3月13日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

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...

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