シンボリック回帰（Symbolic Regression、記号回帰とも呼ばれます）は、データを説明する数式を自動的に見つけ出す機械学習手法です。この手法では、関数の形式を事前に決めることなく、与えられたデータに最も合う数 […]

数理最適化を応用した最適化問題の解決には、微分不可能な関数にも対応可能なメタヒューリスティック手法が広く利用されています。その中でも、生物の群れ行動を模倣した群知能は、複雑な問題に対して高い適応性を示します。今回は、代表 […]

機械学習モデルの性能は、学習データの質に大きく左右されます。特に、データに含まれるラベル（正解データ）が誤っていたり、不正確であったりする場合、モデルの精度や信頼性が著しく低下する可能性があります。このようなラベルの誤り […]

クラス不均衡データとは、あるクラスのデータが圧倒的に多く、他のクラスのデータが非常に少ない状態のデータセットを指します。このようなデータで機械学習モデルを構築すると、多数派クラスに偏った予測をしてしまい、少数派クラスの予 […]

ディープラーニングモデルの多くは、多層パーセプトロン（MLP）に大きく依存していますが、MLPには、解釈が難しさや、Transformerなどのモデルでは埋め込みパラメータ以外のほぼすべてのパラメータを消費してしまうとい […]

科学論文やニュース記事などで、「統計的に有意」という表現を目にしたことがあるのではないでしょうか？一見、説得力がありそうなこの言葉ですが、実は誤解を招きやすい側面も持ち合わせています。 今回は、「統計的に有意」が本当の意 […]