Machine learning

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高品質な不確かさ推定を備えた機械学習ポテンシャルの提供 — Providing Machine Learning Potentials with High Quality Uncertainty Estimates

田中専務拓海先生、最近AIの話が現場でよく出るのですが、何から手をつければいいのか分からず困っています。特に『不確かさ』という言葉を聞くと余計に不安で、導入しても現場で信頼できるのか心配です。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!不確かさ(uncertainty)はAIを現場で使う上で

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牛の熱ストレス下における日陰追求行動の予測のための数学的モデリングと機械学習(MATHEMATICAL MODELING AND MACHINE LEARNING FOR PREDICTING SHADE-SEEKING BEHAVIOR IN COWS UNDER HEAT STRESS)

田中専務拓海先生、お世話になります。部下から「暑熱対策にAIを使える」と聞いて興味はあるのですが、具体的に何が変わるのかまだピンと来ません。今回の論文は家畜の話だと聞きましたが、うちの工場の暑さ対策にも当てはまるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!この論文は、牛が暑さで

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DOTT-Carbonの第一原理と機械学習による設計とリチウムイオン蓄積能(First-Principles and Machine Learning Insights into the Design of DOTT-Carbon and its Lithium-Ion Storage Capacity)

田中専務拓海先生、最近若手が言うには『新しい2次元カーボン素材が電池に良いらしい』と聞きまして、うちの工場でも何か使えないかと相談されました。まず要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!今回の論文はDOTT-Carbonという新しい二次元(2D)カーボンの構造

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rmlnomogram: 任意の機械学習アルゴリズムのための説明可能なノモグラムを構築するRパッケージ(rmlnomogram: An R package to construct an explainable nomogram for any machine learning algorithms)

田中専務拓海さん、最近部下から『ノモグラムを臨床へ持ち込めるツールがある』と聞きましたが、正直何に使えるのか腹落ちしていません。導入すべきかどうか、まず要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!要点だけ先に言うと、この論文は『どんな機械学習モデルでも可視化して説

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高性能計算カーネルの自動チューニングに機械学習と適応サンプリングを組み合わせる手法(MLKAPS: Machine Learning and Adaptive Sampling for HPC Kernel Auto-tuning)

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、部下から『ランタイムで最適な設定を選べるようにしろ』とか言われまして、正直ピンとこないんです。これって要するに、コンピュータの中で『最良の設定表』を自動で作る技術の話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、要

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「“原因”は科学領域における機構的物語である:’因果機械学習’への日常言語哲学的批判」 (Cause is Mechanistic Narrative within Scientific Domains: An Ordinary Language Philosophical Critique of “Causal Machine Learning”)

田中専務拓海先生、最近部下から『因果(Causal)』って言葉をよく聞きますが、要するにデータから原因がわかるってことなんですか?私は機械学習は予測の道具だと思っていたのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、順を追って説明しますよ。まず結論だけ言うと、論文の主張は『

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海馬と扁桃体のMRIパターンによるアルツハイマー進行段階の予測(MRI Patterns of the Hippocampus and Amygdala for Predicting Stages of Alzheimer’s Progression: A Minimal Feature Machine Learning Framework)

田中専務拓海先生、この新しい論文について聞きましたが、要点をざっくり教えていただけませんか。正直、MRIだのPCAだの聞くと頭が痛くなりまして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!短く言うと、この論文は「ごちゃごちゃした全脳データではなく、海馬(Hippocampus)と扁桃体(Am

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遷移状態探索の効率化:フリージングストリング法とグラフニューラルネットワークポテンシャル(Efficient Transition State Searches by Freezing String Method with Graph Neural Network Potentials)

田中専務拓海先生、お疲れ様です。部下から『論文を読め』と言われたのですが、題名が長くて頭が痛いです。結局、これを会社の生産にどう活かせるのか直球で教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しますよ。要点は三つです。1) カルチャー面で大きな変化は不要、2)

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移動電子磁石のための機械学習力場アプローチ(Machine Learning Force-Field Approach for Itinerant Electron Magnets)

田中専務拓海先生、最近チェックしておくべき論文があると聞きまして。ただ、正直専門用語がずらっと並ぶと頭が固まります。要点を噛み砕いて教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、噛み砕いてお伝えしますよ。今回は物質の磁気挙動を効率よくシミュレートするために機械学習

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経路損失および無線指標モデルの不確実性推定(Uncertainty Estimation for Path Loss and Radio Metric Models)

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『不確実性を見える化する論文が重要だ』と言われまして、何をどう評価すればいいのか見当がつかず焦っています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね、田中専務!大丈夫、要点を掴めば投資判断が楽になりますよ。まずはこの研究が『不確実性(unc