カテゴリー: その他

はじめに モンテカルロ法は、確率的なサンプリングを用いて数値積分や期待値計算を行う強力な手法です。しかし、次元が増加するにつれて必要なサンプル数が指数関数的に増加する「次元の呪い」という問題に直面します。この記事では、次...

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 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...

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 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 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...

はじめに 本記事では、材料の特性評価における流体力学シミュレーションの応用について解説します。X線CTなどで取得したデータをもとに、デジタル空間上で流体の透過性をシミュレーションする方法を紹介し、その理論的背景、計算手順...

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 本記事では、モンテカルロ法の改良版である準モンテカルロ法について解説します。モンテカルロ法は乱数を用いて数値計算や積分を行う手法ですが、準モンテカルロ法は「低不一致列」と呼ばれる特殊な数列を用いることで、より高...