コンピュータに対し、データを元に役立つ規則などを発見させる(すなわち学習する)こと。およびその方法。
ニューラルネットワークから歴史は始まり近年は確率統計の観点から研究されることが多い。 統計の観点から見た場合、与えられたデータに対してモデルを当てはめているだけである。 モデルが複雑である点で従来の統計学と異なっている。
以下、有名な確率モデル
✅この記事では、iOS 27で導入されるRAW画像処理エンジン「RAW 9」について、何が変わるのか、そして自分の写真にどう関わるのかを整理します。 要点まとめ:RAW 9で押さえておきたいこと 「RAW 9」って結局なに? 「過去最大」の中身は、2つの工程を1つにしたこと 暗い写真だけの話ではない 色も、文字も濁らない 見落としがちな2つ ─ 古い写真と、恩恵の範囲 海外の反応:これは誰のための機能なのか ひとこと:裏方に徹する更新 まとめ:iOS 27の写真は、撮った後にも伸びる どうも、となりです。 新しい写真の機能というと、たいていは最新のiPhoneを買うか、これから撮る一枚の話です…
はじめに 初めまして,マイクロアドで機械学習エンジニアをしている前田です. 主にReal-Time-Bidding (RTB) におけるClick Through Rate (CTR) 予測やセッション率予測の研究・開発を担当しています. マイクロアドでは,UNIVERSE Adsというプロダクトでセッション獲得改善を目的として,セッション率予測を入札ロジックに取り入れました. 今回はセッション率予測をどのように活用し,RTB の入札改善を行ったかを紹介させていただきます. はじめに セッションとは モチベーション 従来の理想入札額と CTR 予測 セッション率予測 入札への活用 【失敗パター…
Geminiチャットの要約aと要約bに追記した要約cの、下記の妥当性は?、機械学習の解説と人間・計算機の協調循環計算、「機械学習」という言葉は、人間の知性を連想させる印象操作語、論理矛盾語であり、その実態は、人間が設計した手順のパラメータ(数値表g)の有限回計算の収斂・最適化プログラムです。このアルゴリズムは、数値表gの数値合わせと、人間の意志と、組合わせ、二重構造の再計算ループへと発展しています。、1. 初段の、機械学習は、人間が、計算指示用に、事前に用意した、固定の正解ラベルの数値表g1と、計算機の計算結果の数値表g2との差を、計算結果a1する。その計算値a1をゼロにする方向へ、数億個のパ…
ランキング参加中【公式】2025年開設ブログランキング参加中宝くじランキング参加中機械学習今日は月初の仏滅なので、2026年6月8日〜2026年6月26日までの予想結果について、実際の当選番号と突き合わせして検証していこうと思います。
はじめに 機械学習における CV (Cross-Validation) と DCV (Double Cross-Validation) の違いを説明した記事は数多くありますが、概念やライブラリの使い方を中心としたものが多いようです。本記事では、CV と DCV の内部で、どのデータを用いて何を行っているのかに踏み込んで説明します。また、説明の根拠となる文献の記述をできるだけ本文中に示します。なお、DCV は Nested Cross-Validation または Nested Resampling と呼ばれることもあります。文献によって用語の使い方が異なる場合がありますが、本記事では「外側 C…
NTTドコモビジネスは2026年6月24日、秘密計算クラウド「析秘MPC」に、AIモデルの学習と推論を行う分析AIオプションを追加した。 秘密計算とは、元データを読める形へ戻さず、秘匿化した状態のまま計算する技術だ。今回の機能では、前処理から学習、推論までを一貫して秘匿状態で実行し、作成したAIモデルも隠したまま扱える。 複数の病院や企業がデータを直接見せ合わず、共同でAIを作る用途が想定される。一方、「暗号化されているから何でも安全」という制度ではない。この記事では、仕組み、料金、通常のAI開発との違い、導入前に確認すべき点を整理する。 この記事の要点 析秘MPCは、データを複数の断片へ分け…
概要 Probabilistic calibration とは 確率カリブレーションという概念のモチベーション 確率カリブレーションの評価の段階的分類 平均的なカリブレーション Prediction Error Brier スコア 不均衡データのリサンプリングに対する再較正 弱いカリブレーション 推定較正指数 (Estimated Calibration Index) 中程度のカリブレーション 信頼性ダイアグラムと Hosmer Lemeshow 検定 期待較正誤差 (Expected Calibration Error, ECE) ECE の定義に関する補足: MCE と Confidenc…
こんにちは 相生あおはです 4年間温めてた仮説が派手に漁夫られることがないと判断したため放流します。タイトルで出オチてる通り、全体で見るとほぼ儲からず、仮に改善のため開発を進めてもコンコルド効果だと思ったので止めました。 ただ私の仮説は正しいことが示されはしましたので、私としては満足。過程とかが気になる方はどうぞ。 いないと思いますが、もし真似されて損害を被ったとしても一切責任は負いません。だいいち儲からないってタイトルに書いてるし。本記事の最後にも書きますが、この検証結果から投資詐欺の甘い話が如何にありえない話であるかも確信することができました。数字は嘘をつかない。これが最大の収穫かも。~~…
「化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門(改訂2版)」は略語が頻出します。そこで、繰り返し登場する略語について一覧にまとめました。スムーズに読み進めるためのお役に立てば幸いです。なお、本記事の内容は(改訂2版)を基準としていますが、初版でも活用できると思われます。用語の説明は可能な限り同書を参考にしましたが、まとめが難しかったケースではAIで生成しています。その場合、"(AI)"と記載しています。並び順はページ数を基準としています。 略称 英語 日本語 説明 ページ PCA Principal Component Analysis 主成分分析 多数の特徴量を、主成分軸上に投影し…
この記事は、 テックブログ強化月間 リレーブログ企画2026 参加の記事です。 AIの賢さ(でも責任を代替してくれない) AIは「判断力」を持っているのか AIと哲学の二刀流、それがBrian Cantwell Smith 判断力とは 人間を特別視しない まだ人間のやる仕事はある 表象 我々はモデル・表象を利用する システムは表象を扱う 第一世代のAI・第二世代のAI 第一世代のAI(GOFAI) 第二世代のAI(機械学習) 圧倒的な世界の豊かさにどう向き合うか 主体の有限性 世界という絶対の勝者 コミットメントと責任 「判断」という主体に本質的で、現状は人間にのみ可能な営み 「演算」という機…