Monte Carlo

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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

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アルミニウムの拡散を自己学習で追う─Self-Learning Kinetic Monte Carlo Simulations of Al Diffusion in Mg

田中専務拓海先生、最近部下が「材料の拡散挙動をシミュレーションで見るべきだ」と言いまして。うちの合金設計に本当に役立つんでしょうか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、材料の拡散を正しく掴めば製造温度や加工条件での品質改善に直結できるんです。今回の論文はマグネシウム(Mg)中

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高次確率的勾配サーモスタットによる深層モデルのベイジアン学習(High-Order Stochastic Gradient Thermostats for Bayesian Learning of Deep Models)

田中専務拓海先生、最近部下から「ベイジアン学習」って聞くんですが、うちの工場に関係ありますかね。正直、名前だけで腰が引けます。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、難しく聞こえる言葉ほど、分解すれば実務に直結しますよ。ベイジアン学習は「予測の確実さ」を数値で持てる方法なんです。

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分子系のための符号学習キンクベース(SiLK)量子モンテカルロ(Sign learning kink-based (SiLK) quantum Monte Carlo for molecular systems)

田中専務拓海先生、部下から『SiLK量子モンテカルロ』という論文を勧められたのですが、正直言って何が新しいのかさっぱりでして。投資対効果の判断に使えるか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、要点を先に3つだけお伝えしますよ。1) SiLKは量子モンテカ

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畳み込みネットワークを用いたモンテカルロロールアウトによる囲碁プレイヤー(Convolutional Monte Carlo Rollouts in Go)

田中専務拓海先生、最近部下から「囲碁のAIがこんなに強い」と聞かされまして、技術の要点が掴めず困っております。うちの製造現場に当てはめると何が役に立つのか、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、分かりやすく整理しますよ。結論は三つです。まず、囲碁AI

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トピックモデルにおける保証付き推論(Guaranteed 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の話を聞きまして、何だか「推論」っていう工程が重要だと。うちの現場で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!トピックモデルは大量の文書を自動で整理する道具ですよ。要点は三つです、目的、推論の難しさ、そして新しい手法の“保証”

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行列逆形式に対するガウス求積法とその応用(Gauss quadrature for matrix inverse forms with applications)

田中専務拓海先生、最近部下から「ある数式の評価を早くする論文がある」と聞きまして、正直何をどうすれば投資対効果が出るのか判断つかないのです。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!大丈夫です、端的に言えば「行列の逆を直接作らずに、必要な値だけを速く・確実に評

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一般離散ベイズネットワークに対する高速並列SAMEギブスサンプリング(FAST PARALLEL SAME GIBBS SAMPLING ON GENERAL DISCRETE BAYESIAN NETWORKS)

田中専務拓海先生、最近部下から『SAMEを使った高速ギブス法』という論文が良いって聞いたのですが、正直タイトルだけでは何がどう良いのか見えません。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!結論を先に言うと、この論文はSAME(State Augmente

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ジェット画像 — 深層学習版(Jet-Images – Deep Learning Edition)

田中専務拓海先生、最近部下から「ジェット画像」という言葉を聞いて、AIで何ができるのか急に言われて戸惑っております。私のような現場重視の立場から見て、この技術が何を変えるのか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!田中専務、簡単に言えば「カメラで撮った画像のよ

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Bayesian Analysis of Dynamic Linear Topic Models(動的線形トピックモデルのベイズ解析)

田中専務拓海先生、最近部下から『動的なトピックモデルが重要だ』と言われて困っておりまして。論文を読めと言われたのですが、正直何が肝なのか分かりません。これって要するにどんな変化が見えるようになるということですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理していきましょう。