株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
力学系の性質とその分類、予測への応用に関する論文紹介 - xiangze's sparse blog
機械学習やコンピュータービジョンの分野で力学系の知見を取り入れること、あるいは力学系研究において機械学習や統計的予測の手法を用いることは有用です。 以下では力学系の特徴的な量を用いた時系列データ、動画の分類、予測生成に関する研究を紹介いたします。 Chaotic Invariants for Human Action Recognition(pdf) 人体を構成する関節の動きを時系列としてとらえ、それを状態空間内に埋め込み、非線形力学系としてとらえた場合の不変量から人間の動作を分類、識別しようと言う試みです。 先行研究 従来の人間の動作の分類、識別の研究では 関節や人体の一部、画像の点の動きの隠れマルコフモデル(HMM)などを用いたモデル化が主流でした。モデル化のためには詳細な情報が必要であり、また学習の手順を踏む必要がありました。 人間の動作のもつ力学系としての性質を使うことでパラメータ
Topological Data Analysis
Our goal is to understand the shape of high-dimensional data better using topological tools. The corner stone algebraic topology, \(\pi_1\), is the group of equivalence classes of loops where two loops are equivalent if one can be continuously deformed into the other. More generally, other homotopy groups are defined on equivalence classes of higher dimensional “loops” (maps from higher dimensiona
Persistent Homology とRのphom package, その他libraryの紹介 - xiangze's sparse blog
高次元データの大域的な性質に着目した分類、解析の手法にPersistent Homologyという方法があります。 またその手法を実装したRのパッケージ(CRAN phom package)があったので簡単に紹介いたします。その他の色々な言語で使えるライブラリについても最後に紹介いたします。 ホモロジーについて ホモロジーとはあまり厳密でない言い方をすると微小な変形によっては変わることのないものの形状を特徴づけるような量で、一般には群の形で記述されます。群の係数としては整数や複素数などの数だけでなく、関数もとり得ます。しかしデータ解析の分野においては実係数のホモロジー群のみが対象とされる場合が多いようです。 球面、あるいはトーラス(ドーナツ型の図形)の表面は２次元ですが境目を持ちません。しかしながら全体としてみるとトーラスには穴が開いていて、球面には穴がありません。この穴に相当するものの有
Matrixとして得られたデータの分析について -
Matrixとして得られたデータの分析について - 目次 データを解析する 主成分分析、特異値分解 (SVD)、対応分析 他分野のデータ解析技術を学ぶ 化学プラントのシミュレーション リモートセンシングの研究 気象学 X線天体 天文学 コンビニエンスストアなどのPOSデータの解析 ATLAS実験 ランキングの分析 他分野のデータとマイクロアレイデータ、メタボロームデータの違い 最近は生物学でも大量の数値データが結果として得られ、それを分析することが多くなっている。それらのデータは行列として得られる。例えば、マイクロアレイのデータは | 対照 | 条件１、．．．． -------------------------------------- 遺伝子１ | 数値０１ | 数値１１、．．．． 遺伝子２ | 数値０２ | 数値１２、．．．． （植物なら、遺伝子は2万以上あるので２万行以上
Topological data analysis
1. Topological data analysis 大林一平 京大マイコンクラブ (KMC)/京都大学数学教室/JST-CREST 2015 年 3 月 KMC 春合宿 大林一平 (京大マイコンクラブ (KMC)/京都大学数学教室/JST-CREST)Topological data analysis 2015 年 3 月 KMC 春合宿 1 / 30 2. 自己紹介 数学者 (力学系，応用数学) 4 月から東北大の WPI-AIMR に移ります WPI(World Premier International Research Center Initiative) Advanced Institute for Materials Research 仙台駅前 (誇張あり) に引越ししました Ruby Ruby/SDL Ruby Reference manual net/*, rex
トポロジカルデータ分析で時系列データを高精度分析、富士通研究所が開発
トポロジカルデータ分析で時系列データを高精度分析、富士通研究所が開発：時系列データの「形状」で分類 富士通研究所は2016年2月16日、人による判別が困難なほど振れ幅が激しい時系列データでも、高精度解析を可能とするDeep Learning技術を開発したと発表した。最先端の数学を活用し、時系列データから「幾何的な特徴」を抽出することで解析を可能にしたとしている。 同研究所がUC Irvine Machine Learning Repositoryのベンチマークテストで検証したところ、約85％の精度が得られたとしており、既存の技術に比べて約25％増の精度向上に相当するという。また、脳波の時系列データを使った状態推定では、約77％の精度が得られたとしている。既存のDeep Learning技術は、画像や音声では高い認識精度が得られているものの、IoT（Internet of Things）機器
Topological Data Analysis
Topological data analysis という 分 野 がある 。 多 くの 数 値 デ ー タ を point cloud すな わち Euclid 空 間 に 配 置 された 点 の 成 す 離 散集 合 とみなし , それを topological な 道 具 で 調 べることによりその デ ー タ の 持 つ 情 報 を 取 り 出 すことを 研究 する 分 野 , と 言 っ てよいだろう 。 最 近 では TDA と 省 略 して 呼 ばれるのが 普 通 である 。 Chazal と Michel の survey [ CM ] を 読 むと 概 要 が 掴 めるかもしれ ない 。 TDA で 使 われる topological な 道 具 として 中 心 的 役 割 を 果 しているのは persistent homology である 。 persistent h
Deep Learning の次は、TDA 「トポロジカル・データ・アナリシス」 (Topological data analysis) が来る ? ～ その概要と、R言語 / Python言語 実装ライブラリ をちらっと調べてみた - Qiita
人工知能やデータ解析の領域で、膨大な量のデータから、物体概念（物体識別）や音声・体の運動スキーマ概念を自動的・自律的に獲得できる可能性をもった手法として、Deep Learning（ディープ・ラーニング、「深層学習」）と総称される手法が注目を集めています。 こうした中、一部の研究者やベンチャー企業の経営者・エンジニアの中には、このDeep Learningのさらに先をいくデータ解析手法として、TDA：トポロジカル・データ・アナリシス (Topological data analysis) と呼ばれる手法に着目している方たちがいるようです。 Deep Learningと同じく、人間が脳を使って、五感で得た周囲や自分の体についての感覚情報から、どのようにして周囲の環境空間に対する認識イメージや、物体概念、みずからの身体概念を得ているのか？という「問い」に対して、統計学や確率論のアプローチではな
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Topology based data analysis identifies a subgroup of breast cancers with a unique mutational profile and excellent survival
Professor Gunnar Carlsson Introduces Topological Data Analysis
Mapper and the choice of scale
Topological data analysis