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 Dockerでのデータ管理 ボリュームとは？
Dockerコンテナは一時的な存在であるため、データの永続化が重要な課題です。 ここでは、Dockerのボリュームを使用したデータの永続化について解説します。 ボリュームとは？ Dockerボリュームは、コンテナのファイルシステムとは独立し...
IT・プログラミング Dockerでのデータ管理 バインドマウントとは？
バインドマウントとは？ Dockerのバインドマウント（bind mount）は、ホストマシン上の特定のディレクトリやファイルをDockerコンテナに直接マウントする機能です。バインドマウントを使用することで、ホストとコンテナ間でデータを共...
IT・プログラミング Dockerにおけるボリュームとバインドマウントの違いと使い分け
ボリュームとバインドマウントは、データを管理するための主要な方法です。 以下の記事では、ボリュームとバインドマウントについて紹介しました。 この記事では、ボリュームとバインドマウントの違い、それぞれのメリット、そしてそれぞれの使い分けについ...
IT・プログラミング Dockerネットワークとは？作り方と使い方
Dockerネットワークとは？ Dockerネットワークは、コンテナ間での通信を管理するための重要な機能です。Dockerは、アプリケーションをコンテナとして分離して実行することができますが、これらのコンテナが互いにどのように通信するかを決...