プログラミング GAN（敵対的生成ネットワーク）をPythonで実装
GAN (敵対的生成ネットワーク) のPython実装GAN (Generative Adversarial Network) は、2つのニューラルネットワーク（生成器と識別器）が互いに競い合いながら学習を進めることで、本物そっくりのデータ...
プログラミング プログラミング Pythonでグラフニューラルネットワークを学ぶ
Pythonによるグラフニューラルネットワーク学習の探求グラフニューラルネットワーク（GNN）は、近年、深層学習の分野で注目を集めている技術です。その能力は、従来のニューラルネットワークでは扱えなかった、複雑な関係性を持つデータ構造、すなわ...
プログラミング 機械学習の実験管理ツール（MLflow）の使い方
MLflow 徹底解説：実験管理の強力な味方機械学習プロジェクトは、その性質上、多くの試行錯誤を伴います。様々なアルゴリズム、ハイパーパラメータ、データセットを試しながら、最良のモデルを見つけ出すプロセスは、しばしば煩雑で管理が困難になりま...
プログラミング Pythonでアテンション機構を理解する
Pythonにおけるアテンション機構の理解アテンション機構とはアテンション機構（Attention Mechanism）は、近年の深層学習、特に自然言語処理（NLP）や画像認識の分野で目覚ましい成果を上げている重要な技術です。その核心は、モ...
プログラミング 機械学習のセキュリティ：敵対的サンプル対策
機械学習のセキュリティ：敵対的サンプル対策敵対的サンプルの脅威機械学習モデルは、その有用性の高さから、画像認識、自然言語処理、音声認識など、多岐にわたる分野で活用されています。しかし、これらのモデルは「敵対的サンプル」と呼ばれる、人間には知...
プログラミング 機械学習のセキュリティ：敵対的サンプル対策
機械学習のセキュリティ：敵対的サンプル対策敵対的サンプルの脅威機械学習モデルは、その性能の高さから様々な分野で活用されていますが、その一方で敵対的サンプルと呼ばれる巧妙に細工された入力データによって、誤った予測を導き出してしまう脆弱性が指摘...
プログラミング Pythonでレコメンデーションシステムを実装
Pythonによるレコメンデーションシステムの包括的実装ガイドPythonは、その豊富なライブラリと柔軟性から、レコメンデーションシステムの構築において非常に強力なツールとなります。本稿では、Pythonを用いたレコメンデーションシステムの...
プログラミング 機械学習の学習データを増やすテクニック（Augmentation）
機械学習の学習データを増やすテクニック（Augmentation）機械学習モデルの性能向上には、大量かつ多様な学習データが不可欠です。しかし、現実世界では、十分な量のデータを収集・アノテーションすることは、時間的、金銭的、あるいは技術的な制...
プログラミング Pythonで時系列予測モデルを構築する（Prophet）
Pythonによる時系列予測モデル構築：Prophetの深層と応用Facebook（現Meta）が開発した時系列予測ライブラリであるProphetは、その使いやすさと精度の高さから、ビジネスシーンをはじめとする様々な分野で注目を集めています...
プログラミング 機械学習の特徴量のスケーリング（MinMax/Standard）
機械学習における特徴量スケーリング：Min-MaxスケーリングとStandardスケーリング機械学習モデルの性能は、入力される特徴量のスケールに大きく影響されます。特に、距離ベースのアルゴリズム（k-NN、SVM、K-Meansなど）や勾配...