GPyTorch ではじめる深層ガウス過程入門
ガウス過程（GP: Gaussian Process）は、関数そのものに確率分布を定義するノンパラメトリックなモデルです。このモデルの最大の強みは、単なる予測値だけでなく、その不確実性（信頼区間）を定量的に示せる点にあり […]
QUBOLite入門: 軽量QUBOツールキットによる最適解の高速探索
複雑な組合せ最適化問題に直面したとき、どのようにすれば高速かつ効率的に最適解を見つけられるでしょうか。近年、この難問へのアプローチとして、2次非制約二値最適化（QUBO: Quadratic Unconstrained […]
LLMによるソフトウェアテストの現状とこれから
ソフトウェアテストは、ソフトウェアエンジニアリングにおける基本的な要素であり、プロジェクト予算の15～80%もの割合を占めることがあります。この数値が示す通り、テスト工程はソフトウェアの品質と信頼性を保証する上で極めて重 […]
ベイジアンネットワーク入門：pgmpyによる因果探索と因果推論の実践
近年の機械学習（ML）モデルは、ビッグデータ解析において非常に高い予測精度を達成しています。しかし、その意思決定に至るプロセスが不透明な「ブラックボックス」となってしまう課題が指摘されています。データから相関関係を発見す […]
scikit-upliftで始めるアップリフトモデリング入門
データ駆動型の意思決定において、機械学習モデルは「どの顧客が商品を購入する可能性が高いか」という相関関係の予測に広く活用されています。しかし、マーケティング施策や介入の予算を真に最適化するためには、「我々の施策（介入）に […]
DEAP入門：Pythonによる進化的計算の事始め
近年、深層学習（Deep Learning, DL）や大規模言語モデル（Large Language Models, LLM）といったAIシステムが目覚ましい進化を遂げています。しかし、それに伴い、これらの複雑なモデルの […]
LLM時代の自律型コーディング・エージェントはソフトウェア開発の在り方をどのように変えるか？
大規模言語モデル（LLM）の目覚ましい進化は、ソフトウェア開発（Software Development）の領域に根本的な変化をもたらしています。これまで、AIによるコーディング支援の多くは、自然言語の記述を静的なコード […]
torchmil入門：PyTorchによる深層マルチインスタンス学習の実践
現代の機械学習では、詳細なラベルを全てのデータに付与することが困難な場面が多く見られます。特に医療画像診断のような分野では、ピクセル単位の精緻なアノテーション（Annotation）には専門家の多大な労力が必要となり、実 […]
強化学習の世界を俯瞰してみる － 基礎から最前線の課題・応用・トレンドまで
強化学習（RL）は、エージェントが試行錯誤を通じて最適な行動を学習する機械学習の一分野です。近年、囲碁やビデオゲーム、大規模言語モデル（LLM）の制御など、多岐にわたる分野で著しい進展を遂げ、応用されています。 特に、深 […]
DINOv3: 自己教師あり学習による汎用ビジョン基盤モデル
高精度なAIモデルの構築には、大量かつ高品質な手動アノテーションが不可欠ですが、これは時間、コスト、労力の大きなボトルネックとなっています。特に医療画像や衛星画像のような特殊なドメインでは、ラベリングが極めて困難です。 […]