マッシュアップセミナー in 福井 2012

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2012/1/21にふくい産業支援センターで開催された、マッシュアップセミナー in 福井 2012で使用したスライドです。

Technology

相関のある多変量データで距離を測る場合、我々が通常「距離」と呼ぶユークリッド距離よりも、マハラノビス距離の方が都合がよい。多変量データを変数ごとに標準化してユークリッド距離をとる場合は標準化により変数間の関係性が変わる上に相関関係は考慮されないが、マハラノビス距離を使えば変数間の相関関係も考慮した多変量標準化尺度として使用できる。Rでのデモつき。このメモでは、説明のために、比較的きれいなデータを用いて、距離の大きさで便宜上外れ値を判定してはいるが、ロバスト性のない平均値ベクトルや共分散行列から計算されるマハラノビス距離はやはり全くロバスト性をもたないため、外れ値検出の目的で使用してはいけない。逆に言えば、マハラノビス距離を用いて外れ値検出を行うためには、平均値ベクトルと共分散行列の代わりに、ロバスト推計した位置と尺度指標を用いれば良い。

エクセルで統計分析統計プログラムHADについて

Hiroshi Shimizu

Excelで動くフリーの統計分析プログラム、HADの解説です。プログラムは、以下のサイトからダウンロードできます。 http://norimune.net/had エクセルで統計分析　HADについて http://slidesha.re/10ARA0k エクセルで統計分析2　HADの使い方 http://slidesha.re/RsVBp7 エクセルで統計分析3　回帰分析のやり方 http://slidesha.re/XVATPV エクセルで統計分析4　因子分析のやり方 http://slidesha.re/YWUGNY

オープンエンドな進化から着想を得て、個々の大規模言語モデル（LLM）が、グループとして学習を進めながら、ノームエージェントとして機能するという概念を探求しています。これは、単一のモデルでは難しい複雑な問題を解決することを目的としています。具体的な方法として、遺伝的アルゴリズムと知識蒸留を組み合わせた学習プロセスを提案しています。知識蒸留によって学習を進め、同時に遺伝的アルゴリズムでハイパーパラメータを最適化することで、より効率的な学習を目指します。ドメインタスクとして、指示からPythonコードを生成するコード生成タスクを選択しました。実験では、学習に3つの学習モデルと1つの教師モデルを使用しました。その結果、HumanEvalのpass@1で精度が1.2%向上し、学習が進むにつれて学習率が最適化された兆候が見られました。しかし、大幅な精度向上を達成し、さまざまなハイパーパラメータを最適化するには、まだ課題が残っています。

JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ

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This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.

chiefujita1

TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024

Matsushita Laboratory

LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル

CRI Japan, Inc.

論文紹介：When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...

Toru Tamaki

CS集会#13_なるほどわからん通信技術　発表資料

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ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---

Matsushita Laboratory

我々はこれまで，新たなモノを産出する過程において「便利にすること」によって副次的に生じる課題を「便利の副作用」と定義し，その低減を目的としてアイディアの発想支援手法を提案してきた．これまでの研究では，便利前後の行為の増減に着目することにより便利の副作用への気づきの誘発が示唆されたものの，行為の増減の提示による便利の副作用への気づきへの影響は十分に検討できていなかった．そのため，本稿では行為の提示により便利の副作用に気づき，それを防いだアイディアの発想の支援が可能かの検証を目的として実験を行い，その有効性について検証する．実験では，行為の増減の提示の有無によりアイディア発想にどのような影響を与えるか検証を行う．