Monte Carlo

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正規化定数推定のための適応型Resample-Moveアルゴリズム(An Adaptive Resample-Move Algorithm for Estimating Normalizing Constants)

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐れ入ります。最近、当社でも確率モデルの導入を検討しており、部署から「正規化定数の推定が重要だ」と言われました。でも正直、正規化定数って会社経営でいうところの何に当たるのか、ピンと来ないのです。要するに何が問題で、何ができるようになるのでしょうか。AIメンタ

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連続入力空間におけるThompson Samplingのための逐次モンテカルロ法(A sequential Monte Carlo approach to Thompson sampling for Bayesian optimization)

田中専務拓海先生、最近うちの現場で「ベイズ最適化」という言葉を聞くのですが、何をどう変えてくれるのか全く見当がつきません。経営判断として投資に値するのか、率直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!ベイズ最適化は、一つ一つの試行が高価な実験や調整で有効な手法です。

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深層ニューラルネットワークの自由度(Degrees of Freedom in Deep Neural Networks)

田中専務拓海先生、最近部下から「モデルの自由度が重要だ」と聞きましたが、そもそも自由度って経営判断でどう関係するのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!自由度(Degrees of Freedom,DoF)はモデルがデータにどれだけ柔軟に適合できるかを示す指標です。投資対効果の

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差分プライバシーに基づく方策評価(Differentially Private Policy Evaluation)

田中専務拓海先生、最近部下から「プライバシーを守りながら強化学習で方策を評価すべきだ」と言われたのですが、正直ピンと来ません。要するに何ができるようになる話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!端的に言うと、個人や顧客のデータを守りながら、ある決めごと(方策)がどれほど良い

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ベイズ変数選択のための変分アルゴリズム(A Variational Algorithm for Bayesian Variable Selection)

田中専務拓海先生、最近うちの若手が『ベイズで変数選択をやれば良い』と言ってまして、正直よくわからないんです。要するにどんな利点があるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!ベイズ的な変数選択は不確実性を含めて判断できる点が強みですよ。今日はわかりやすく結論と導入、使いどころ

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モンテカルロ目的のための変分推論(Variational Inference for Monte Carlo Objectives)

田中専務拓海先生、最近部下が「マルチサンプルで学習すると良い」と言ってきて、何がどう良いのか分からず困っております。要するに投資に見合う効果があるのか教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理すれば投資対効果が見えるようになりますよ。まず結論を一言で言うと

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相互作用粒子マルコフ連鎖モンテカルロ(Interacting Particle Markov Chain Monte Carlo)

田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。最近、部下から『iPMCMC』という論文が良いと聞きまして、正直タイトルからして難しくて。うちの現場で役に立つものか、投資対効果の観点で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、一緒に整理しましょう。要点は

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Probabilistic modeling and global sensitivity analysis for CO2 storage in geological formations: a spectral approach(地質貯留におけるCO2貯留の確率的モデリングと全体感度解析:スペクトル手法)

田中専務拓海先生、この論文って一言で言うと何を示しているんでしょうか。ウチの現場に投資する価値があるのか、そこがまず知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!結論を先に言うと、この論文は「地下にCO2を貯める際の不確実性を定量化し、どのパラメータがリスクに影響するかを明確に

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銀河団中心からのX線観測の解読(Decoding X-ray observations from centres of galaxy clusters)

田中専務拓海先生、最近若手から「観測データの解釈でMCMCを使うと良い」と聞きました。うちのような現場でも使う価値がある技術でしょうか。正直、横文字が多くてピンと来ないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!今回はX線観測で銀河団中心の温度や密度を取り出す研究を例に、MCMC(M

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スケーリングを考慮した直感的なベイズ空間モデルによる疾病マッピング(An intuitive Bayesian spatial model for disease mapping that accounts for scaling)

田中専務拓海さん、最近部下が「地理的に病気の分布を可視化するにはベイズが有効」と言ってきて困っているのです。これって我々の現場で言うと、どんなメリットがあるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、分かりやすく整理しますよ。要点は3つです。1) 不安定な観測値を近隣の