機械学習とは
PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」
... [1][2] は同一タスク内のみで訓練とテストを行う一 般の機械学習とは異なり，新規タスクにおいて別のタスクで学 習した結果を利用する手法である．転移学習を実現するアル ゴリズムは様々考案されているが，我々はその一つである属性 ベース転移学習 [3] ...
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テキストからの評判分析と 機械学習
... 発見されたトピック • トピックは属性と解釈可能（ラベルは人手で付与） Label Top words sound quality sound quality headphones volume bass earphones good… connection with PC usb pc windows port transfer computer mac software… battery ...
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PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」
... 用いるデータは，マカクサルに顔画像を提示した際の神経細 胞の活動を記録したデータである．提示した顔画像は， 4 つの identity それぞれに対して， 7 つの異なる角度から見たもので あり，合計 28 = 4 × 7 枚である．この 28 枚の刺激をそれぞれ 提示した際の， anterior inferior temporal cortex (AIT) と呼 ...
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PDFファイル 4G1 「機械学習の応用」
... 本研究は，この店舗横断的なデータであるスキャンパネル データを用いて，顧客の購買行動に関する特徴をマイクロクラ スタリングにより概念化し，概念を利用した分類モデルを構築 する．購買行動の特徴は，顧客が店舗や商品を選択する際に想 起する店やブランドをマインドとして捉えることを目的にして おり，正例と負例でマインドの違いを明らかにする．そして， ...
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PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」
... これらはそれぞれ性質 1 、 2 を基盤として導くことができる。 頑強性の記述における σ と µ は A e を構成してる分離可能な 行列 A によって定まる値である。 σ は A の基底行列 F の最 小特異値である。つまり、データの凸包の潰れ具合を表す値で ある。 µ は A の重み行列 K の列ベクトル k i によって定まる ...
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PDFファイル 3F3 「関係・構造の機械学習」
... ト辺とよばれる特別な辺が指定されている順序グラフパターン をスタート辺付き順序グラフパターンとよぶ．全てのスタート 辺付き順序グラフパターンの集合と全てのスタート辺付き順 序グラフの集合をそれぞれ OGP と OG とする．本論文ではス ...
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PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」
... 2. 汎化中立性リスクと経験中立性リスク X ， Y をそれぞれ入力と目標の空間， D n = {(x i , y i )} n i=1 ∈ Z n (Z = X × Y ) を (Z, Z) 上の未知の確率測度 ρ から i.i.i. に生成された事例集合であるとし，入力 X から 2 値の目標 Y = {−1, 1} の予測を行う教師あり学習の問題を考える．教師 ...
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PDFファイル 2F3 「機械学習による非定常性と異常検知」
... 評価手法としては問題を 2 クラス分類問題として扱い ROC （ Receiver Operating Characteristics ） 曲線による AUC （ Area Under the Curve ）を用いてその分類性能を評価した．ただし 過剰適合を防ぐため正常データの 8 割をランダムに選択し学 ...
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PDFファイル 2F3 「機械学習による非定常性と異常検知」
... は同じ数のニューロンを持っており，出力層では入力層を再現 するように同じ次元のベクトルを出力する．通常隠れ層では ニューロン数が入力層よりも少なくなっており，この層におい て入力は圧縮され，次元削減が行われる． l 番目の層の i 番目 ...
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天気予報 防災情報への機械学習 の利 ( 概要 ) 2
... 目的変数の品質管理 28 目的変数（教師データ）にエラーがあった場合、適切な機械学 習ができない。特に逐次学習では、変な学習をして、その後の予 測精度が落ちることがある。学習前に除いておく必要がある。 ...
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学習 教育到達目標を達成するための科目群機械システム工学科 + ( 機械工学コース ) 平成 26 年度以降入学生用 学習 教育到達目標学年授業科目名 ( は必修科目 履修単位科目 ) 備考 ( 選択科目の修得条件 ) 基礎物理学演習物理学演習数学演習応用数学 Ⅰ 応用物理 Ⅱ 熱工学 Ⅰ 機械シス
... (A-1) 本科4 年 応用数学Ⅰ 応用数学Ⅱ 応用物理Ⅱ 電磁気学Ⅱ 離散数学Ⅱ 電子情報応用数学 基礎物理学演習 物理学演習 数学演習 ・応用数学Ⅰ、応用数学Ⅱ、応用物理Ⅱを修得す ること。 ・電磁気学Ⅱ、離散数学Ⅱ、電子情報応用数学の 中から 1 科目以上、基礎物理学演習、物理学演 習、数学演習の中から 1 科目以上を修得するこ と。 ...
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(2) ディープラーニング 技術面では ディープラーニングが AI 研究のブレークスルーに 今後 従来の AI には困難だった課題の解決が期待される 技術面では 機械学習技術の一種であるディープラーニングの発展による AI 研究の加速に期待が集まっている 従来の機械学習技術では データ分析に際して
... （３）AI 実用化の可能性の拡大 上述のようなディープラーニングの発展は、AI の実用化の可能性を拡げるも のでもある。 本レポートでも繰り返し述べているように、今後、数十年に亘り、産業界では、 「ヒト、モノ、サービスの全てを包括したインターネット化による価値創造」と定 義される IoT の実用化が急速に進むだろう。「第 4 次産業革命」とも言われる ...
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機械学習とデータマイニングは交差する部分が大きく 技法も同じなので混同されることが多いが 次のよう に定義できる 機械学習の目的は 訓練データから学んだ 既知 の特徴に基づく予測である データマイニングの目的は それまで 未知 だったデータの特徴を発見することである セルフサービス BI Power
... 依存関係のある R パッケージ (.zip) をまとめて ZIP 化して、”+NEW” で Dataset としてアップロードする Saved Datasets からアップロードした Dataset を Drag & Dropし、R 実行モジュールの Script Bundle Port (一番右側の入力ポート) に接続し、install.packages を利用して ZIP 内の R パッケージを読み込む ...
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PDFファイル 3F3 「関係・構造の機械学習」
... つの連結成分になるこ とを保証するために， MST （ Maximum Spanning Tree ）を ベースとしたリンク選択・付与法を提案する．まず， R から リンク存在確率を重みとした MST を生成する．ここで MST とは，確率値を重みとした全ノードペアの中から，リンクの重 ...
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機械学習型材料情報統合システム”MIPHA” 取扱説明書
... 続いて、組織因子を走査する遺伝的アルゴリズムのオプションパラメータ（例えば、母集団サイズ 2000、 最大世代数 200、交叉率 0.1、突然変異率 0.85）を入力します 19 。逆解析解の候補数（最大数であって、候 補がそれ以下の数の場合は数が少なくなります。最大 500 候補まで探索できます。 ）を選択後、 「探索開始」 をクリックすると逆解析が開始します。結果は CSV ...
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PDFファイル 3F3 「関係・構造の機械学習」
... 本稿では，確率的主成分分析に基づく， 3 階のテンソル構造 のアンケートデータの欠損補完手法を提案した．実際の Web アンケートに適用し，提案手法 2( 回答者間の類似性を考慮 ) で は従来法よりも真値を補完できる割合が高いことを示した．今 後の課題として，回答者間の類似性について，評点の付け方を 考慮した方法に対する検討などが挙げられる． ...
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PDFファイル 3F4 「人間・行動と機械学習」
... end while 各予測モデル k ∈ K から一つタスク t ∈ T をランダムに選 択．選ばれたタスクのデータから最終的な ˆ h k を学習 一つの予測モデルに割り当てられる．予測モデル数 K がタス ク数 T より少ない時予測モデルが複数のタスクで共有される ため，共有予測モデルと呼ばれる．共有予測モデルの代表例と して SHAMO アルゴリズム [Crammer 12] ...
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機械学習のご紹介
... 大規模ビルにおける空調設備のエネルギー使用量の最適化 オフィスビル、病院、その他大規模商業ビルの冷暖房空調システムの 多くは、気候パターンの変化やエネルギーコストの変動、建物の熱特 性を考慮に入れていないため非効率的なものとなっています。 こうした問題に対処するのが、BuildingIQ社のクラウドベースのソフト ウェアプラットフォームです。このプラットフォームは、先進的なアルゴ ...
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はじめての機械学習
... • データソースをさらに追加する – ジャイロスコープデータと加速 度計データの両方を使用します。ジャイロスコープは活動中の携 帯電話の向きを記録します。このデータは、それぞれの活動独特 の特徴を示すことがあります。例えば、加速と回転のある特定の 組み合わせは、走っている状態に特有のものである場合があり ます。 ...
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将棋ソフトウェアにおける棋譜データの利用と機械学習
... まとめ（１） 【棋譜を用いた評価関数の機械学習】 • 棋譜を教師とした機械学習の成功により，コンピュー タ将棋は，人間のトッププレイヤに迫る強さを得る ⇒ ほぼ確実に，数年以内に人間を上回る ...
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