カテゴリー: その他

はじめに 金融リスク管理において、バリュー・アット・リスク（VaR）は、ポートフォリオが一定期間内に被る可能性のある最大損失額を推定する重要な指標です。VaRの計算方法には、ヒストリカル法とモンテカルロ法の2つが主要な手...

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 最適化問題は、科学、工学、経済学など、さまざまな分野で重要な役割を果たしています。多くの最適化問題は複雑であり、局所的最適解に陥りやすいという課題があります。本記事では、代表的な2つの最適化アルゴリズム、勾配降...

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...

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 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 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...

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 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 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 機械学習モデルの評価において、交差検証（Cross-Validation）は不可欠です。しかし、時系列データに対して通常のK-分割交差検証（K-Fold Cross-Validation）を適用すると、未来の情...