スパースモデリングはなぜ生まれたか？ 代表的なアルゴリズム「LASSO」の登場 - HACARUS INC.
本連載は「これから機械学習に取り組みたい」「ディープラーニングや機械学習を使った経験がある」といったエンジニアに向けて、データ量が少なくても分析が実現できる「スパースモデリング」という手法を紹介します。今回は、スパースモデリングの歴史を紐解きながら、その代表的なアルゴリズムであるLASSOについて解説します。 スパースモデリングの基本アイデア オッカムの剃刀 2010年代初頭にバズワードにまでなったビッグデータ。今では当時の過熱ぶりはなくなり、ハードウェアやクラウド環境の充実とともに活用が広がっています。ビッグデータには一つの明確に定まった定義はありませんが、RDBMSでは扱いづらくなるほどの大量データであるという量的側面と、データの出処やその種類が多種多様であるという質的側面などが特徴として挙げられます。ビッグデータが手元にあり、解きたいビジネス課題にそのビッグデータを使うのが適当である
将棋ソフトにみるAIのアルゴリズム ｜ SiTest (サイテスト) ブログ
AIが現在注目され、どんな世界になるか様々な想像や推測が飛び交っています。 将棋の世界では一足先に棋士を負かすような強いAIが登場し、既にある程度共存していると言っても過言ではない状態となっています。 そんな一足先にAIと現実が融合した将棋の世界を紐解きつつ、 人とAIの関わり方を考えていきたいと思います。 そもそも将棋が強いとはどういう事なのでしょう？ 駒損しない、囲いや崩し方を知っている、詰将棋が得意、手筋を多く知っている… 様々な勝つ為に欠かせない要素がありそうです。 その中でも、1手の価値を知ることが特に重要です。 序盤は単純な動きしか出来ませんが、駒の交換が発生する中盤以降は好きな場所に自由に駒を打ち込んで相手陣地を脅かす事が出来るので、 終局に向かうにつれて1手の価値が飛躍的に高くなります。 将棋の解説でも「この順に進めば先手になる・手番を取る・0手で角を成る」等の単語が飛び交
Naive Bayes classifier - Wikipedia
Example of a naive Bayes classifier depicted as a Bayesian Network In statistics, naive (sometimes simple or idiot's) Bayes classifiers are a family of "probabilistic classifiers" which assumes that the features are conditionally independent, given the target class.[1] In other words, a naive Bayes model assumes the information about the class provided by each variable is unrelated to the informat
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