完全非定常ガウス過程回帰とハミルトンモンテカルロ（Non-Stationary Gaussian Process Regression with Hamiltonian Monte Carlo）
田中専務拓海さん、この論文って現場のセンサーで変化するデータにも使えるんでしょうか。うちの現場は時間帯や製造ロットでばらつきが大きくて、いつも平均的なモデルに騙されるんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、できますよ。端的に言うと、この論文は「データの性質が場所や時間で変
Monte Carlo
1337直交並列MCMCによるサンプリングと最適化（Orthogonal parallel MCMC methods for sampling and optimization）
田中専務拓海先生、最近部下からMCMCという言葉が出てきて、会議で困っております。これってうちの現場に関係ありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！MCMCは確率の世界で物事を探索する道具です。難しく聞こえますが、要点は三つで、大丈夫、一緒に整理できますよ。田中専務三
短いものと長いものを見分ける――フェルミ観測のガンマ線バースト識別法（Distinguishing short and long Fermi gamma-ray bursts）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から「ガンマ線バーストの分類を参考にしたAI」なんて話が出まして、正直ピンと来ないのですが、要点だけ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！簡潔に言うと、この研究は時間の長さだけで分ける従来法に加え、波形の細かい揺らぎや
ブロック構造を持つネットワークのための完全ランダム測度（Completely random measures for modelling block-structured networks）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下にAIの導入を勧められているのですが、最近『ブロック構造のネットワークに対する完全ランダム測度』という論文の話が出てきて、現場でどう役立つのかまったくピンと来ません。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！大丈夫
凸ファクタライゼーションマシンによる回帰（Convex Factorization Machine for Regression）
田中専務拓海先生、最近部下から「Factorization Machinesを凸にした手法が良いらしい」と聞きまして、正直何を聞いても頭が真っ白でして。要するに現場で役に立つんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、Convex
確率的プログラミング推論への新アプローチ（A New Approach to Probabilistic Programming Inference）
田中専務拓海先生、最近部下から確率的プログラミングという言葉が出てきてですね。要するに我が社のような製造現場にも使える話でしょうか。投資対効果が気になって仕方ありません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきますよ。今回取り上げる論文は、確率的プログラミングの
確率的勾配MCMCの完全レシピ（A Complete Recipe for Stochastic Gradient MCMC）
田中専務拓海先生、この論文の話を部下から聞いたのですが、正直何がそんなに新しいのかよくわかりません。要するに我々が投資する価値はあるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、順を追って説明しますよ。結論から言うと、この論文は「確率的勾配を使うときでも、正しいサンプ
部分的に崩したスパースMCMCによるトピックモデルの並列推論（Sparse Partially Collapsed MCMC for Parallel Inference in Topic Models）
田中専務拓海先生、最近、部下から「トピックモデルを高速に回せる手法がある」と聞きまして、それでお金をかける価値があるのか判断に困っております。要点を簡単に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！結論を先に言いますと、この論文は「並列化とスパース化を組み合わせつつ、厳
Optimization Monte Carlo（OMC）— 制御された乱数で並列化する近似ベイズ推定
田中専務拓海先生、今読んでいる論文のタイトルが「Optimization Monte Carlo」っていうんですが、正直ピンと来ません。うちの現場で使える話なのか、まず要点を教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、要点はシンプルです。Optimization
Neural Adaptive Sequential Monte Carlo（ニューラル適応型順次モンテカルロ）
田中専務拓海先生、最近部下が「SMCをニューラルで良くする論文がある」と言いまして、正直何を言っているのか分かりません。要するに我が社に役立つ技術なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、順を追って説明しますよ。まず結論を三行で申し上げます。1) これはSequ