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『qiita.com』

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  • DAG の構造学習を連続最適化問題に落とし込んで解く NO TEARS アルゴリズム - Qiita

    3 users

    qiita.com/kueda_cs

    NO TEARS アルゴリズムとは NO TEARS はデータから有向非巡回グラフ(Directed Acyclic Graph; DAG)を推定するためのアルゴリズムです。因果推論ライブラリ CausalNex の中で使われています。 $d$ 個の変数間の関係を知るために DAG を推定しようとすると、$d$ に対して計算量が急増化することは容易に想像できます。実際、DAG 学習問題は素直に取り組むと NP 困難となります。これを解消するために、NO TEARS アルゴリズムでは「非巡回」という条件を滑らかな関数で表現し、DAG の学習を連続最適化問題に落とし込みます。つまり、重み $W \in M_d\left(\mathbb{R}\right)$ のグラフ $G\left(W\right)$ があり得る DAG の集合 $\mathbb{D}$ に含まれているかという条件のもとでの最

    • テクノロジー
    • 2022/11/23 10:40
    • 統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita

      583 users

      qiita.com/kueda_cs

      Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 (追記)これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思

      • テクノロジー
      • 2022/01/25 11:03
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      • Python でモデル検査 - Qiita

        3 users

        qiita.com/kueda_cs

        ちゅらデータの k.ueda です。8日と22日に引き続き、ちゅらデータ Advent Calender 3回目のエントリーです。23日目の記事では形式検証の話をします。 モデル検査とは システム(ソフトウェア)が正常に動くかどうかを確かめることは重要です。意図しない動作があり得たり、意図した動作が実現しなかったりすると大変に困ります。踏切やエレベータにそのような誤作動の可能性があれば人命にもかかわります。モデル検査はそういったシステムがうまく動くかのチェックに利用される形式検証手法です。時相演算子 $\Box, \Diamond$ などを用いる非古典論理体系である線形時相論理(Linear Temporal Logic; LTL)や計算木論理(Computational Tree Logic; CTL)でシステムの性質を記述し、クリプキモデルと呼ばれる状態遷移系で表現されたシステムがそれ

        • テクノロジー
        • 2021/12/22 01:01

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