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カテゴリー: その他

Graph Neural Networksを用いた異常検知入門

2025年2月28日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

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...

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...

シミュレーテッドアニーリングで解く巡回セールスマン問題

2025年3月4日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

はじめに 巡回セールスマン問題(TSP)は、組合せ最適化の代表的な問題です。本記事では、シミュレーテッドアニーリング(SA)を用いてTSPを解く方法を解説します。SAは、金属の焼きなましを模倣したアルゴリズムで、実装が容...

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...

次元削減手法の比較検証:定量的・定性的評価によるPCA、t-SNE、UMAPの特徴分析

2025年3月2日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

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...

頻度主義統計学とベイズ統計学、それぞれのアプローチ

2025年3月3日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

はじめに 統計学には、大きく分けて頻度主義統計学とベイズ統計学の2つのアプローチが存在します。これらは確率の解釈と、それに基づく統計的推論の方法において根本的に異なります。本記事では、コイン投げという単純な例を通じて、こ...

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。 ...

クロフトンの公式でボリュームデータの表面積を計算する

2025年2月28日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

はじめに この記事では、CTスキャンなどのボリュームデータから、セグメンテーションされたラベルデータの表面積を正確に計算するための「クロフトンの公式」について解説します。3次元データの表面積計算は、医用画像処理をはじめと...

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...

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、...

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...

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...

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