NaRuLoG: Bayesian Network アーカイブ
ベイジアンネットワークも最近では著名になってきて、いろんなところで名前を聞くようになりました。 医学、法学、工学などのアカデミック界から、実世界の展開までいろいろありますね。 日本では、 産総研、東工大、東大、慶應大、KDDI、IBMなどなどいろんなところで話を聞きますし、 海外では、 アメリカ、フランス、オランダなどなどさまざまな国の研究所、大学で話を聞きます。 注目の研究を下記に述べておきますよ 最近、ベイジアンネットワークについてよく考え、実装し、また反省しを連続しているが、ここになってあるひとつのことがとても重要だと思ってきました それは、離散数学です ベイジアンネットワークグラフがネットワークグラフなので、グラフ理論や集合、行列を述べている離散数学がとても大切なんです。ベイジアンネットワークは頂点を表すノードと、辺を表すリンクと、確率で構成されています。そして、自分が作
IBM - 日本
最新情報 IBM、生成AIと自動化を活用してAWS環境全体のセキュリティーを保護 日本IBMとEMERADAが協業し、金融サービス向けデジタルサービス・プラットフォームにEMERADAサービスを連携させた法人取引高度化プラットフォームを構築 地域のデジタル人材育成とデジタル変革を推進する「IBM地域デジタル変革パートナーシップ包括サービス」を提供開始 IBM、サステナビリティーに関する調査「The State of Sustainability Readiness Report 2024」の日本語版を公開 IBM、光技術のブレークスルーにより生成AIに光速度を導入 遺伝性血管性浮腫の早期発見に向けてHAE患者予測AIモデルを京都大学医学部附属病院の電子カルテデータで検証完了 日本IBMとマネーフォワードエックスが協業し、金融データの分析ノウハウを基に構築したアルゴリズムを活用した金融機関向
ベイズ推定 - Wikipedia
ベイズ推定（ベイズすいてい、英: Bayesian inference）とは、ベイズ確率の考え方に基づき、観測事象（観測された事実）から、推定したい事柄（それの起因である原因事象）を、確率的な意味で推論することを指す[1]。 ベイズの定理が基本的な方法論として用いられ、名前の由来となっている。統計学に応用されてベイズ統計学[2]の代表的な方法となっている。 ベイズ推定においては、パラメータの点推定を求めることは、ベイズ確率（分布関数）を求めた後に、決められた汎関数：の値（平均値もしくは中央値など）を派生的に計算することと見なされる。 標語的には、「真値は分布する」、「点推定にはこだわらない」などの考え方に依拠している。 いま、AおよびXを離散確率変数とする。ここで A を原因、X をそれに対する証拠（つまり原因によって起きたと想定される事象）とするとき、 P(A) = 事象 A が発生する
Bayesian inference - Wikipedia
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