ランダム分割木によるMCMCの並列化（Parallelizing MCMC with Random Partition Trees）
田中専務拓海先生、最近部下から「並列化したMCMCでデータ処理を速くできる」と言われまして。要するに大量データでもベイズ推論が現場で使えるって話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！はい、まさにその方向性です。結論を先に言うと、PARTという手法はデータを分けて並列でサンプリン
Monte Carlo
1337オンザジョブ学習とベイズ意思決定理論（On-the-Job Learning with Bayesian Decision Theory）
田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下が「学習データがなくても始められる仕組みがある」と言ってきまして、正直ピンと来ないのです。要は学習済みモデルがなくても高精度を出せる、という話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に説明できますよ。要点は三つ
イジングモデル混合の学習と擬似尤度の利用（Learning Mixtures of Ising Models using Pseudolikelihood）
田中専務拓海さん、最近部下から「データは複数のモデルが混ざっているかもしれない」と言われまして、正直「混合モデル」って聞くだけで頭が痛いんですが、要するに我が社の現場データもそんなことが起き得るのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！可能性は十分にありますよ。現場のセンサー群や
特徴と相互作用の解釈可能な選択と可視化（Interpretable Selection and Visualization of Features and Interactions Using Bayesian Forests）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が『特徴選択』やら『可視化』が大事だと言い出して、先日この論文の話が出たのですけれど、正直ピンと来ません。経営的には投資対効果が気になります。まずは要点を端的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！大丈夫、端的に言うとこの論文は「予
一般化ラベル付きマルチ・ベルヌーイ（GLMB）フィルタのギブスサンプリングによる実装 — A Generalized Labeled Multi-Bernoulli Filter Implementation using Gibbs Sampling
田中専務拓海先生、最近部下に勧められて『GLMBフィルタ』という言葉を聞いたのですが、正直よく分かりません。うちの現場で役に立つものなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。何を追い、どうやって誤検出を減らすか、そして計算コスト
期待情報利得の下限を用いた効率的なベイズ実験（Efficient Bayesian experimentation using an expected information gain lower bound）
田中専務拓海先生、最近部署で『実験設計を効率化する論文』を勧められたんですが、正直何を読めばいいのか分かりません。要するにどんなことができる論文なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけばできますよ。端的に言うと、この論文は『実験で得られる情報量を最大
層状適応重要度サンプリング（Layered Adaptive Importance Sampling）
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。部下からこの論文について話を聞いたのですが、正直言って何が変わるのかピンと来なくてして困っております。要点をざっくり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、簡単に整理しますよ。結論から言うと、この手法
fastFM: Factorization Machinesのライブラリ（fastFM: A Library for Factorization Machines）
田中専務拓海先生、今日は論文の要点を教えてください。部下に「色々試せるライブラリがある」と言われて困っているんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今日はfastFMというFactorization Machinesを扱うライブラリの話です。結論を先に言うと、現場で使いやすく拡張
量子化出力を伴うベイズカーネルベースのシステム同定（Bayesian kernel-based system identification with quantized output data）
田中専務拓海先生、最近、部下から「量子化されたデータの扱いがうまい論文がある」と言われまして。現場ではセンサーの値が丸められていることが多く、従来手法が効かないと聞きましたが、要するに我々が投資して良い案件かどうか見極めたいのです。ざっくり教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らし
確率プログラムにおける探索による最大事後確率推定（Maximum a Posteriori Estimation by Search in Probabilistic Programs）
田中専務拓海先生、最近わが社の若手が「MAP推定」だの「確率プログラミング」だの言い出しておりまして、正直何が事業に役立つのか見当がつきません。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！まず結論だけお伝えします。今回の研究は「確率モデルの中で最もらしい一つ