Monte Carlo

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周辺尤度を挟み込む双方向モンテカルロ(Sandwiching the marginal likelihood using bidirectional Monte Carlo)

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、社内で「尤度」だの「モンテカルロ」だの言われて詳しく聞かれて困っているのですが、正直言って何が何だかでして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理していけば必ず分かるようになるんですよ。今日は「周辺尤度(ma

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ケプラー観測に基づく惑星宿主星の振動周波数推定とベイズ・機械学習による品質評価(Oscillation frequencies for 35 Kepler solar-type planet-hosting stars using Bayesian techniques and machine learning)

田中専務拓海先生、最近部下から「この論文を参考にして星の振動を使えば、設備の故障予兆の解析に似た使い方ができます」と言われまして、正直ピンと来ないんです。要するにどういうことなのか、経営判断に結び付く話か教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、噛み砕いてお話します

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Twitterデータを用いたリアルタイム疾病監視のための潜在共有成分生成モデル — A latent shared-component generative model for real-time disease surveillance using Twitter data

田中専務拓海先生、最近部下から「SNSで病気の流行を早く掴めます」と言われましてね。正直、何を信じればいいのか見当がつかなくて。これって本当に事業判断に使えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、SNSデータは粗いが早い情報が取れる特性があり、うまくモデル化すれば

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完全多変量確率的ボラティリティモデルのスケーラブル推論(Scalable inference for a full multivariate stochastic volatility model)

田中専務拓海先生、最近部下から「高次元のボラティリティモデルを導入すべきだ」と言われまして、正直何を基準に投資判断すればいいか戸惑っております。これって要するに、何を期待すればいいのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!まず結論を一言で言うと、この論文は「大量の資産のリスク

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ロバストなベイズモデリングの一般手法(A General Method for Robust Bayesian Modeling)

田中専務拓海先生、最近部下から「ロバストなベイズモデル」を導入すべきだと聞きまして、正直よく分かりません。現場では外れ値とか測定誤差があるのですが、それって普通の統計で対処できないんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。要するにロバストなベイズモデ

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エネルギーに基づくモデルにおける早期推論はバックプロパゲーションを近似する — Early Inference in Energy-Based Models Approximates Back-Propagation

田中専務拓海先生、先日部下にこの論文の名前を聞きましてね。正直、何が凄いのか見当もつかないんですが、要点だけ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!大丈夫です、田中専務。一言で言うと、この論文は「脳っぽい反復的なやり取りが、初期段階ではニューラルネットの勾

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北方エビ(Pandalus Borealis)の長さ基準ベイズ人口動態モデル(A Bayesian length-based population dynamics model for northern shrimp (Pandalus Borealis))

田中専務拓海先生、お時間をいただきありがとうございます。最近、部下から「漁業資源の評価にAI的な手法を使うべきだ」と言われて戸惑っております。今回ご紹介いただける論文は、うちの現場にどんな示唆を与えてくれますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!今回の論文は、北方エビ(Pandal

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カメラ再局所化における深層学習の不確実性モデリング(Modelling Uncertainty in Deep Learning for Camera Relocalization)

田中専務拓海先生、最近部下から「画像だけでカメラ位置を特定できる技術がある」と聞きまして、現場の設備点検で役に立ちそうだと感じています。ですが、そうしたAIって実際どこまで信用していいのか、よく分かりません。まずは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!要点を

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マルコフジャンプ過程を用いたより効率的なハミルトニアンモンテカルロ(A Markov Jump Process for More Efficient Hamiltonian Monte Carlo)

田中専務拓海先生、お疲れ様です。部下が最近「新しいサンプリング手法で学習が速くなった」と騒いでおり、投資判断に迷っています。これ、要するに人間で言えば待ち時間を上手に使って効率を上げる、みたいな話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!概念としては非常に近いです。今回の研究で