IT・プログラミング

IT・プログラミング

デジタルコンテンツ管理のベストプラクティスを考える

デジタルコンテンツは非常に便利です。 物理的なスペースを取らないので、簡単に大量に保存可能です。 しかし、簡単に保存できる反面、きちんと整理できていないと、該当のデータがどこにあるのか探せなかったり、なくなっていたり、全く使わないデータで容...
IT・プログラミング

Cloud Run Functions無料枠の注意点 Artifact Registryの設定

Cloud Run FunctionsとArtifact Registry 今回は、Cloud Run Functions無料枠を使っているときに費用が発生してしまったので、その原因をまとめたいと思います。 費用の内訳を確認すると、Arti...
AI・機械学習

ベルマン方程式とは?~導出と具体例~

ベルマン方程式は、強化学習や動的計画法で使われる数理モデルで、「最適な行動を選ぶための指針」を提供します。特に、長期的な報酬を最大化するために、各状態で取るべき最適な行動を求めるために利用されます。 ベルマン方程式とは? ベルマン方程式は、...
AI・機械学習

迷路で理解する動的計画法と方策反復法

動的計画法とは 動的計画法(Dynamic Programming, DP)は、問題を部分問題に分解して解く手法です。強化学習では、状態ごとに最適な価値を計算し、その情報をもとに最適な方策(Policy)を決定します。特に、エージェントがど...
AI・機械学習

機械学習の種類を理解する

機械学習の種類 機械学習は、コンピュータがデータから学習し、パターンを見つけて意思決定を行うための技術です。機械学習は大きく 教師あり学習、教師なし学習、強化学習 の3つに分類されます。この記事ではそれぞれの学習の特徴や適用する問題を見てい...
AI・機械学習

単語ベクトルのエンベッディング:局所表現と分散表現

自然言語処理(NLP)において、単語の表現方法はモデルの性能に大きな影響を与えます。以前は、単語を「局所表現」で表す方法が一般的でしたが、現在では「分散表現」として単語ベクトル(Word Embedding)を利用することが標準となっていま...
AI・機械学習

自然言語処理の重要技術Transformerについて

Transformerとは Transformerは、自然言語処理(NLP)や他の機械学習タスクにおいて非常に重要なモデルの一種です。2017年にVaswaniらによって提案されたこのモデルは、機械翻訳などのタスクで広く使われ、従来のRNN...
AI・機械学習

TransformerをGNN(グラフニューラルネットワーク)の観点から考えてみる

前回の記事ではTransformerについて概要を解説しました。 今回は、このTransformerをGNNの観点からとらえてみたいと思います。 グラフニューラルネットワーク(GNN)とは GNNは、グラフ構造データを学習するために設計され...
AI・機械学習

グラフニューラルネットワーク(GNN)とは

グラフニューラルネットワークとは グラフニューラルネットワーク(GNN, Graph Neural Network)は、グラフデータに対して適用できるディープラーニングモデルです。グラフデータはノード(頂点)とエッジ(辺)で構成されており、...
AI・機械学習

強化学習とは?

強化学習とは 強化学習 (Reinforcement Learning) とは、エージェント(学習者)が環境の中で試行錯誤を繰り返しながら、最適な行動を学習する機械学習の一分野です。エージェントは「行動 → 環境からのフィードバック(報酬)...