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？...
確率的最適化アルゴリズムの実装と比較：遺伝的アルゴリズムと勾配降下法
Contents はじめに最適化アルゴリズムの概要勾配降下法（Gradient Descent: GD）モーメンタム付き勾配降下法（Momentum GD）遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm: GA）...
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...
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...
混合整数計画法（MIP）の理論と実践
Contents はじめにMIPの基本と解法のポイントMIPの基本概念と定式化分枝限定法とカット平面法モデル実装のポイント（Python）問題設定とモデル構築例PythonによるMIPモデル実装例ソルバー活用のポイント事...
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
Contents はじめにカメラキャリブレーションとはなぜカメラキャリブレーションが必要かカメラの内部パラメータ（Intrinsic Parameters）カメラ行列歪み係数カメラの外部パラメータ（Extrinsic P...
機械学習モデルの説明可能性手法の比較：SHAPとLIMEの出力の一貫性評価
Contents はじめに検証仮説説明可能性手法の理論的背景SHAP値のローカルな説明LIMEのローカルな説明実験設計データセット生成評価指標実験結果と考察ローカルな説明の一貫性評価まとめコードはじめに 機械学習モデルの...
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...
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...
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
Contents はじめにプライバシー保護技術の潮流：匿名化から差分プライバシーへ合成データ生成の主要なアプローチ古典的な匿名化手法：マイクロアグリゲーション統計モデルによるアプローチDPを応用した生成モデル：理論保証と...
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、...
Scipyによる最適化計算と自動微分
Contents はじめにScipyの最適化アルゴリズム導関数の利用とアルゴリズムの選択簡単な例：2次関数の最小化Autogradによる自動微分まとめはじめに この記事では、PythonのScipyライブラリを用いて最適...