3次元回転の最適化計算
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...
反実仮想サンプルの生成と使い方
Contents はじめになぜランダムな特徴量の変更ではなくDiCEを使うのかDiCEによる反実仮想サンプル生成DiCEの使用例DiCEのパラメータと意味優れた反実仮想サンプルの特徴反実仮想サンプルの利用用途用途ごとの、...
準モンテカルロ法で使用される低不一致列の解説、次元数による有効性の違い
Contents はじめにサンプル点の選び方：乱数vs格子点vs低不一致列乱数の一様性と不一致性低不一致列の種類と特徴Halton列Sobol列不一致度の理論的解析実験：積分計算での収束性比較高次元での振る舞い次元による...
データの性質で選ぶナイーブベイズのサブタイプ
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...
球面上に均一にランダム分布する点群を生成する
Contents はじめに乱数を用いた球面上への均一な点の配置確率密度関数と累積分布関数累積分布関数の逆関数乱数を用いた点群の生成と可視化 (Pythonコード)黄金比を用いた球面上への点の配置黄金比とフィボナッチ数列P...
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
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...
合成データのプライバシー品質評価指標
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？...
画像の特徴点検出アルゴリズム比較実験
Contents はじめにライセンスと特許について理論的背景SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)KAZEAKAZE (Accelerated-KAZE)ORB (Oriente...
3次元画像処理における、N種の神器
Contents はじめに2D画像からの3D理解特徴点検出・マッチングマーカーベース3D認識3D再構成COLMAP - 複数画像からの高精度な3Dモデル生成PyTorch3D - 深層学習による3D処理の最前線3Dデータ...
Graph Neural Networksを用いた異常検知入門
Contents はじめにグラフニューラルネットワークの基礎GNNとはGCNの動作原理取引ネットワークデータの生成ノードの特徴量設計正常ノードと異常ノードの特徴エッジの生成ロジックGCNによる異常検知モデルモデルの実装異...
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
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...
モンテカルロ法における次元の呪いの緩和方法：重点サンプリングによる効率化
Contents はじめに専門用語の解説次元の呪いの緩和手法比較重点サンプリングの実装被積分関数の可視化サンプリング分布の比較実装の解説実験結果と考察まとめはじめに 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...