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「ベイズ理論」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

「ベイズ理論」に関する情報が集まったページです。

データサイエンスのモデル入門【第1回】
ギャンブルが起源「データサイエンス」の基礎が分かる“4つの予測モデル”とは?
データ駆動型の意思決定がビジネスに欠かせなくなった。企業は予測モデルを構築してシミュレーションを重ねることで、深い洞察を得ることができる。代表的な4つのモデルについて、その起源や特徴を解説する。(2024/2/14)

製造工程の最適化などにも適用可能:
量子アニーリングマシンとMLを活用、新規化学材料の組成発見
東北大学の研究グループとLG Japan Labは、量子アニーリングマシンとベイズ的最適化と呼ばれる機械学習(ML)技術を連係し、これまで未探索であった目標特性値を持つ新規化学材料を発見した。今回の研究成果は、製造工程の最適化や生物分野などにも適用できるという。(2024/2/1)

医療技術ニュース:
心で思い描いたイメージを復元する技術を開発
量子科学技術研究開発機構らは、人が心に思い描いた風景や物体などの「メンタルイメージ」を脳信号から読み出して、復元することに成功した。(2023/12/27)

「業界初『銭湯直営ブルワリー』誕生」 湯上りにクラフトビール、新時代の幕開け
「銭湯文化を未来に残し、発展させたい」という2人の夢に下町の地元仲間がタッグを組んだ。新時代の銭湯が幕を開ける。(2023/12/25)

Innovative Tech:
マッチングアプリみたいに“左右スワイプ”で好みの顔画像を生成 東大「SwipeGANSpace」開発
東京大学馬場研究室に所属する研究者ら、好みの顔画像を簡単なスワイプ操作だけで生成できる手法を提案した研究報告を発表した。(2023/12/25)

マテリアルズインフォマティクス最前線(4):
JSRや出光はマテリアルズインフォマティクスのプロ人材をどのように育成したのか
本連載ではマテリアルズインフォマティクスに関する最新の取り組みを取り上げる。第4回は、国内化学メーカー向けにマテリアルズインフォマティクスのコンサルティング実績を積み重ねてきたEnthoughtを紹介する。(2023/12/21)

Deep Insider's Eye 一色&かわさきの編集後記:
編集後記「『人は流れに乗ればいい』(シャア・アズナブル)&ダイエット進捗」と「連載企画の状況や思ったこと」
かわさきからは「人は流れに乗ればいい」(シャア・アズナブル)やダイエット進捗について、一色からは「連載企画の状況や思ったこと」について書きました。(2023/10/30)

協働ロボット:
ロボットに正確で安全な動作を効率的に教示、パナソニックが開発
パナソニックホールディングスは、接触を含む動作をロボットへ効率的に教示する技術を開発した。教示した動作を正しくこなすことと、接触時の安全性を両立する制御パラメーターを効率的に教示できる。(2023/8/29)

製造現場向けAI技術:
AI活用で転がり軸受の余寿命を高精度予測、より正確な交換時期を把握
NTNは複数のAI手法を組み合わせた転がり軸受の高精度な余寿命予測技術を開発した。(2023/8/23)

医療技術ニュース:
「求愛歌」のリズムに対する好みの違いを決める神経基盤を発見
名古屋大学は、ショウジョウバエのリズムに対する好みが種間で分化していることを発見し、好みの種間差を支える神経基盤を発見した。今回確立した手法は、さまざまな神経細胞の種間比較に応用可能だ。(2023/1/31)

「お金に愛されないエンジニア」のための新行動論(5):
投資初心者が見つけた“黄金の組み合わせ”
2022年初頭から、“投資初心者”として、投資の勉強をひたすら続けてきました。その初心者の私に最も適した投資の方法としてたどり着いたのが、インデックス投資です。ランダムウォーク分析×現代ポートフォリオ理論という“黄金の組み合わせ”から成るものです。(2022/7/28)

医療技術ニュース:
画像データから上皮細胞の力学パラメーターを推定する手法を開発
東京大学は、画像データから上皮細胞の機械特性を表す力学パラメーターを高精度、高速に推定する手法を開発し、ショウジョウバエの上皮組織において力学パラメーターが細胞の並び替えを促進しうることを発見した。(2022/7/19)

医療機器ニュース:
自律的な試行錯誤で細胞培養条件を検討するロボット、AIシステムを開発
理化学研究所は、自律的に試行錯誤して細胞培養条件を検討するロボット、AIシステムを開発し、再生医療で用いられる細胞培養のレシピ改善に成功した。(2022/7/14)

研究開発の最前線:
AGCが内製ツールで挑むマテリアルズインフォマティクス、新組成を8倍速で発見
AGCは2022年6月から本格運用を開始した独自開発マテリアルズインフォマティクス(MI)ツールについて説明。「ARDIS」と「AMIBA」の2つで、2025年をめどに技術本部R&D部門へのシステム導入と、これらMIツールを活用できるMI人材の育成を完了させる計画である。(2022/6/21)

電磁界解析最前線:
PR:コネクタ設計の難しさをシミュレーション×AIで克服する日本航空電子工業
コネクタ製品の開発において、長年CAEを活用したシミュレーションによる評価や、仮想試作に取り組んできた日本航空電子工業は、ダッソー・システムズの電磁界解析ソリューション「CST Studio Suite」を活用するとともに、機械学習によるノイズ予測手法の確立を目指している。その先進的な取り組みは、電磁界シミュレーションツールを活用する企業の指針となるはずだ。(2022/4/13)

蓄電・発電機器:
リチウム空気電池の寿命を2倍に、実験ロボットとデータ科学で新たな電解液を開発
NIMSが電気化学自動実験ロボットとデータ科学的手法を組み合わせた新しい材料探索手法を確立。この手法を次世代電池として期待されるリチウム空気電池用の電解液材料探索に適用した結果、充放電サイクル寿命を約2倍向上させる電解液材料の開発に成功したという。(2022/3/29)

Altairユーザー事例[中央エンジニアリング]:
PR:トポロジー最適化が抱える2つの問題を機械学習で解消する革新的手法とは
金属3Dプリンタの技術革新が後押しし、トポロジー最適化を適用した設計ニーズが高まりを見せている。だが、その一方で「思うような成果が出せない」「予想以上に時間がかかる」といった課題に直面してしまうケースも多い。その根本原因にメスを入れるべく中央エンジニアリングが提案するのが、機械学習をトポロジー最適化に応用するというアプローチだ。(2022/1/31)

数学×Pythonプログラミング入門:
積分法の数値計算をプログラミングしてみよう
積分法に関する数値計算のプログラミングの方法を見ていく。最初に台形公式やシンプソンの公式を使った方法を紹介し、次に乱数を使ったモンテカルロ法による近似方法を見る。(2022/1/20)

研究開発の最前線:
細胞がモノづくりする「スマートセルインダストリー」、島津と神戸大が実証開始
島津製作所と神戸大学は、先端バイオ工学を用いて人工的に遺伝子を変化させた細胞「スマートセル」によって、医薬品や食品、新素材、石油化学製品代替素材などの量産を可能にする「スマートセルインダストリー」に向けて、ロボットとデジタル技術、AIなどを活用した自律型実験システムのプロトタイプの有用性検証を開始した。(2021/12/13)

より高い予測精度を可能に:
AI技術を活用、材料開発を少ない実験回数で実現
物質・材料研究機構(NIMS)と旭化成、三菱ケミカル、三井化学および、住友化学は、強度や脆さといった材料物性を機械学習で予測する時に、少ない実験回数で高い予測精度を実現できるAI(人工知能)技術を開発した。材料の構造から得られる情報を有効に活用することで可能にした。(2021/10/28)

数学×Pythonプログラミング入門:
Matplotlibで折れ線グラフ(正規分布など)を描こう
「モデルとデータの可視化」というテーマで関数グラフの描画やヒストグラムや散布図などの各種グラフの取り扱い方を前後編で解説。前編である今回はシグモイド関数のグラフを描く問題を手始めに、さまざまなグラフの描画方法を見ていく。(2021/10/4)

AutoML OSS入門(2):
4行でモデル構築と予測ができるAutoML OSSの老舗「auto-sklearn」
AutoML OSSを紹介する本連載第2回は、AutoML OSSの老舗ともいえる「auto-sklearn」を解説します。auto-sklearnは、scikit-learnを拡張した形で、効率的なベイズ最適化手法を用いたAutoML機能を提供するツールです。(2021/8/26)

AutoML OSS入門(1):
機械学習モデル構築作業の煩雑さを解消する「AutoML」とは――歴史、動向、利用のメリットを整理する
本連載では、AutoMLを実現するさまざまなOSSを解説します。第1回は、AutoMLの概要と、次回から紹介するさまざまなOSSを実行するための環境やデータについて解説します。(2021/7/7)

全てに口出しされると実行しにくくなる:
「現実的に実行しやすい健康改善プラン」を提案するAIを開発 京都大学
京都大学大学院の奥野恭史教授らの研究グループは、健康診断結果に基づいて各個人に最適な健康改善プランを提案するAIを開発した。階層ベイズモデルと機械学習モデルを併用することで、実行しやすい健康改善プランの提案が可能になるという。(2021/6/1)

コロナで課題の「なりすまし受験」 AIで防止するWeb学力検査が登場
コロナ禍で企業の採用活動もオンラインにシフトしているが、オンラインならではの問題も生じている。基礎能力を測るために行う学力検査がそうだ。検査を知人や代行業者が代わりに受験する「なりすまし受験」が問題になりつつある。(2021/4/21)

5分で分かるシリーズ:
5分で分かる機械学習(ML)
機械学習をビジネスで活用したい人に向け、最新技術情報に基づき、機械学習の概要、統計学との違い、機械学習の作業フローと学習方法、回帰/分類/クラスタリング/次元削減に使える手法、次の一歩を踏み出すための参考情報を、5分で読めるコンパクトな内容で紹介する。(2022/4/18)

AI・機械学習の独学リソース:
機械学習/ディープラーニングの「数学」が学べるオススメ本
機械学習やディープラーニングに必要な数学項目をピックアップし、そういった項目を教科書的〜実践的にカバーしているオススメの「数学」本を紹介する。また中学〜大学までの数学全体を学び直したい人向けの本も紹介。(2021/3/18)

製造業×IoT キーマンインタビュー:
「DXの型」でコトづくり実現へ、古河電工デジタルイノベーションセンターの挑戦
古河電気工業(古河電工)は2020年4月、社内のデジタル化の取り組みの成果を社内で横串を通して広げていく部署として、研究開発本部の傘下にデジタルイノベーションセンターを設立した。センター長を務める野村剛彦氏に、同センターの設立経緯や取り組みなどについて聞いた。(2021/3/11)

スマート工場EXPO:
非大手製造業でも導入に踏み切れる、安価で価格体系が明確なIoTパッケージ
MAZINは、「第5回 スマート工場EXPO」において、製造業のモノづくりの各工程にフォーカスした「製造工程IoT化パッケージ群」を披露した。年額で6万円など安価に抑えるとともに価格体系を明確にすることで、非大手の製造業のIoT導入に向けたハードルを下げる狙いがある。(2021/2/22)

「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門(11):
画像/動画データのディープラーニングの本質が視覚的に分かる「スカラ」「ベクトル」「行列」「テンソル」の基礎知識
AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。今回は「スカラ」「ベクトル」「行列」「テンソル」について、数式を使わずに図版とPythonコードで解説します。(2021/2/19)

AI・機械学習の数学入門:
[AI・機械学習の数学]正規分布とベータ分布、確率分布とベイズ統計の関係を理解する
統計学や機械学習で使われるさまざまな確率分布のうち、連続分布の例として正規分布とベータ分布について見ていく。また、最近主流になりつつあるベイズ統計の関係についても簡単に紹介する。(2021/2/18)

AI・機械学習の数学入門:
[AI・機械学習の数学]確率分布の基本、ベルヌーイ分布、二項分布を理解する
分類や推定・予測など、機械学習のさまざまな手法の基礎をなす「確率と統計」における「確率分布」とはどのようなものか。離散分布や連続分布といった種類に分けられるが、その一つである離散分布の例としてベルヌーイ分布と二項分布について見ていく。(2021/2/17)

AI・機械学習の数学入門:
[AI・機械学習の数学]機械学習でよく使われる「ベイズの定理」を理解する
確率と統計の基本を踏まえた上で、スパムフィルターをはじめとして幅広く利用されているベイズの定理の考え方や応用について見ていく。(2021/1/7)

AI・機械学習の業界動向:
2021年の「AI/機械学習」はこうなる! 5大予測
2020年は、自然言語処理(NLP)のTransformer技術に基づくBERT/GPT-3や、画像生成のディープフェイクが大注目となる一方で、倫理に関する問題がさまざまな方面でくすぶり続けた。2021年の「AI/機械学習」界わいはどう変わっていくのか? 幾つかの情報源を参考に、5個の予測を行う。(2020/12/28)

「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門(10):
あの「モンティ・ホール問題」で当選率33%が66%になる理由が分かり、生き上手になれる「ベイズの定理」の基礎知識
AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。今回は「ベイズの定理」について分かりやすい図を交えて解説します。(2020/12/25)

AI・機械学習の数学入門:
[AI・機械学習の数学]確率の基本から条件付き確率までをおさらいしよう
分類や推定、予測など、機械学習のさまざまな手法の基礎をなす確率/統計の基本として、確率の表し方、和事象/積事象/排反事象、独立と従属、条件付き確率をおさらいする。(2020/12/24)

AI・機械学習の独学リソース:
機械学習/ディープラーニングが無料で学べる、米国有名大学の「オンライン講座/講義動画」
アメリカのスタンフォード大学/MIT/ハーバード大学/コロンビア大学/ニューヨーク大学といった有名大学の一部では機械学習や深層学習のオンライン講座/講義動画を無料で配信している。その概要と特長をまとめる。(2022/8/22)

AI・機械学習の無料電子書籍:
無料で読める「機械学習/ディープラーニング」の有名書籍! 厳選4冊
「Goodfellow本」「PRML本」「カステラ本/ESL本」「ISL本」といった通称で愛される、超有名な書籍が無料で読める。厳選したこの4冊のリンク先と概要を紹介する。(2022/7/7)

MI法を用いて熱機能材料を開発:
東京大、最適なナノ構造設計で熱伝導率を最小化
東京大学の塩見淳一郎教授らは、半導体材料の熱伝導率を最小化できるナノ構造を、計算科学に基づくMI手法で設計し、作製したナノ構造の有効性を実験によって実証した。(2020/6/10)

組み込みエンジニアの現場力養成ドリル(26):
全数検査の落とし穴 ―― 全人口にPCR検査をしても意味がない数学的な理由
新型コロナウイルスの感染拡大が続く中で、もっと広く、多くの人へのPCR検査実施を求める声があります。ただ、私は「日本の全人口に対しPCR検査をしても、感染状況の実態は全く把握できない」と数学的に思っています。その理由を見ていきましょう。(2020/4/27)

Instagram創業者コンビ、新型コロナ感染追跡サイト「rt.live」を公開
Instagramの共同創業者、ケビン・シストロム氏とマイク・クリーガー氏が、新型コロナウイルス感染症の米国の州ごとの広がりを視覚化するWebサイト「rt.live」を公開した。どのような対策が効果的かの指標になるとしている。(2020/4/20)

特集:「AI」は企業のセキュリティ対策に必要なのか、どう変革するのか(3):
AIは、どのように攻撃され、どのように守るのか――そのブラックボックスを垣間見る
「セキュリティにとってのAIとは?」を考えると、「AIによる攻撃」「AIによる防御」「AIへの攻撃」「AI自体からの人間への攻撃」といったことが挙がる。このうち「AIによる防御」は特にブラックボックスになりがちだったが、その一部をセキュリティベンダーであるトレンドマイクロが明かした。(2020/4/2)

AI基礎解説:
機械学習とディープラーニング、どちらを使えばいいのか
研究開発プロジェクトを先に進めるためにどのようなAI技術を使用すればいいのだろうか。本稿では、その一助とすべく、機械学習とディープラーニング(深層学習)の違いについて概説し、それぞれをどのように適用すべきかについて説明する。(2020/3/12)

「写真からフェースモデルを復元」「顔認識」など:
10万点以上の点群位置合わせ問題を2分で解く 金沢大学の広瀬修氏がアルゴリズムを考案
金沢大学の助教である広瀬修氏は、点群位置合わせ問題を解くための新たなアルゴリズムを考案した。点群位置合わせ問題をベイズ統計学に基づいて定式化することで、最高精度の解を最小計算時間で見つけることに成功したとしている。(2020/2/21)

AIが投資する時代 「FOLIO ROBO PRO」はAIで何を予測するのか
投資におけるAIの活用方法は幅広い。航空写真を使って原油のタンクや駐車場の混み具合をチェックし、需要予測を行うといったものから、SNSやニュースサイトの文章を解析して暴落の前兆を見つけ出すものまでさまざまだ。FOLIOが新しくスタートさせたROBO PROでは、各資産の将来の値上がり率(リターン)の予測にAIを使った。利用したのは、為替予測などで金融機関に幅広く採用されているAlpacaJapanの技術だ。(2020/2/10)

特集:「AI」は企業のセキュリティ対策に必要なのか、どう変革するのか(1):
機械学習/AIとセキュリティの組み合わせが秘める可能性と2つの課題
機械学習や人工知能(AI)がビジネスを変革する昨今、セキュリティの分野でもAIの活用が進んでいる。企業がセキュリティ対策にAIを取り入れるために必要なことは何か。AIでセキュリティ対策の何が変わるのか。セキュリティエンジニアは、AIとどう向き合うべきなのか。(2020/1/29)

予知保全に特化したMATLABソリューションが登場:
PR:予知保全システム構築で直面しやすい“3つの課題”とその解決法
機器、システムが故障する時間、場所を“予知”し、適切なタイミングで修理、メンテナンスを行う『予知保全』が大きな注目を集めている。ただ予知保全の導入は、容易だとは言い難く、導入を阻む“3つの課題”が存在する――。本稿では、予知保全システム導入を阻む3つの課題を解決する方法を提案する。(2019/12/17)

AI・機械学習の独学リソース:
機械学習/統計学/データサイエンスの無償gacco動画、全まとめ【2022年秋版】
2022年3月末の最新状況に合わせて改訂。はじめてのAIから、機械学習、深層学習、自然言語処理、統計学、社会人のためのデータサイエンス(実用知識)、大学生のためのデータサイエンス(理論知識)まで、全28個の講義内容を紹介。本稿独自に考察した、学習者対象やお勧めの学習方法についても示す。(2022/10/13)

「AIの消費電力」を考える【後編】
「AI」の消費電力を9割以上抑える方法とは?
機械学習モデルの訓練には大量の電力が必要だ。企業がこの問題に取り組むための解決手法を、人工知能(AI)技術の専門家の意見と共に紹介する。(2019/8/6)

TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門:
スタンドアロンKerasとtf.kerasの違いとは? 〜 #AskTensorFlow より〜
「スタンドアロンKerasとtf.kerasは何が違うのか?」「tf.kerasが、将来的にTensorFlowから削除される可能性はあるのか?」など、TensorFlow 2.0時代のKerasに関する一般的な疑問と、それへのTensorFlowチームメンバーからの回答をまとめる。(2019/7/10)


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にわかに地球規模のトピックとなった新型コロナウイルス。健康被害も心配だが、全国規模での臨時休校、マスクやトイレットペーパーの品薄など市民の日常生活への影響も大きくなっている。これに対し企業からの支援策の発表も相次いでいるが、特に今回は子供向けのコンテンツの無料提供の動きが顕著なようだ。一方産業面では、観光や小売、飲食業等が特に大きな影響を受けている。通常の企業運営においても面会や通勤の場がリスク視され、サーモグラフィやWeb会議ツールの活用、テレワークの実現などテクノロジーによるリスク回避策への注目が高まっている。