IT・プログラミング 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...
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IT・プログラミング 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、...
IT・プログラミング 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）...
IT・プログラミング 強化学習の基本問題 バンディット問題とは？
バンディット問題とは バンディット問題 (Multi-Armed Bandit Problem) とは、強化学習の基本的な課題の1つで、限られた資源をどう配分すれば最大の報酬を得られるかを学ぶ問題です。「バンディット」とは、カジノのスロット...
IT・プログラミング 強化学習の基本アルゴリズム ε-greedy法
ε-グリーディー法とは ε-グリーディー法（Epsilon-Greedy Method）は、強化学習の代表的な探索アルゴリズムの一つで、探索（exploration）と活用（exploitation）のバランスを取るためのシンプルな手法です...
IT・プログラミング 強化学習におけるマルコフ決定過程 (MDP) とは？
マルコフ決定過程 (MDP) とは？ マルコフ決定過程 (Markov Decision Process, MDP) は、エージェントがある環境内で行動し、最適な行動方針（ポリシー）を見つけるための数学的枠組みです。 特に、強化学習で頻繁に...
IT・プログラミング 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...
IT・プログラミング 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...
IT・プログラミング Docker Imageとは何か？ダウンロードから削除まで
Docker Imageとは何か Docker Imageとは、コンテナと呼ばれるアプリケーションの実行環境を作成するためのテンプレートです。アプリケーションやその実行に必要なライブラリ、設定ファイルなどが含まれており、同じ Imageを使...
IT・プログラミング Docker コンテナとは？作成から削除まで
Docker コンテナとは? Dockerコンテナは、アプリケーションの実行環境をパッケージ化し、軽量な仮想化を実現する技術です。コンテナにはアプリケーションコードとそれを動作させるためのライブラリや設定が含まれており、どの環境でも一貫して...