知能情報研究室ラジオ

「動きの研究から見るAIの可能性：時系列データ分析とその応用」 熟練者から未経験者まで、身体動作のレベルは大きく異なります。その違いを明確に理解し、未経験者が熟練者の技術を学ぶための道筋を示すことは容易なことではありません。しかし、AI技術の進歩により、こうした問題に取り組むことが可能になりました。 熟練者の動作は、熟練者に共通する熟練度の高い部分と、個々の特性や「クセ」に分けることができます。この分析...

・拍手は早く大きく短くお願いします。 ・情報数学も大事ですが、チームメートと一緒に戦うときにチームの士気を上げることも大事です。 ・金八先生というドラマが昔あって、漢字を分解して、善いことをいうという元ネタです。 ・皆さん、聴くという字を書いてみてください。17画の漢字ですね。 ・聴くという字は、耳が十割、目が十割、心が十割でございますよ。Listenですよ。 ・情報数学にはたびたび英語の授業が入ってきます。...

【SVR詳細解説回の原稿】：   皆さん、こんにちは。前回の放送では、サポートベクトル回帰（SVR）の基本的なアイデアとそれが何に使われるのかを紹介しました。今日は、その細部について深く掘り下げていきます。   まず、SVRの基本的なアイデアを思い出してみましょう。SVRは、サポートベクトルマシン（SVM）のアイデアを回帰問題に適用したものです。つまり、最適な超平面を見つけ出し、それを使って新たな観測値を予測します。...

・第7回の授業をやりまして、3限の時間はQ末テストをやらしていただきます ・オンデマンドの問題も範囲に入ります。去年の情報数学および演習1の問題も公開しました。 ・同じぐらいの難易度の問題が出ますので、ちゃんと理解していれば90点以上取ることを期待してやみません。 ・この授業では何をやりましたか？自然数・整数・有理数・実数・複素数という包含関係 ・無理数は有理数でない、整数と整数の比で表されない実数です！...

【SVR解説回の原稿】：   こんにちは、リスナーの皆さん。今日はサポートベクトルマシン（SVM）の派生形であるサポートベクトル回帰（SVR）について解説します。   前回までに、私たちはSVMとその原理を学びました。分類問題を解くための強力なアルゴリズムですね。しかし、パターン認識の世界は分類問題だけでなく、回帰問題も非常に重要な課題となっています。ここで、SVMが登場し、SVRとなります。   SVRもまた、SVMと同様の原...

【タイトル】：運動初心者のためのエクササイズガイド   視聴者の皆様、こんにちは。「あなたの健康ラジオ」にお越しいただきありがとうございます。今日は運動初心者の方々へ向けて、運動の始め方、進め方についてお話しします。   運動を始めるにあたり、まず身体の準備が大切です。ゆっくりとしたウォーキングから始め、徐々に心肺機能を高めていきましょう。有酸素運動は、体内の脂肪や糖分を酸素と結びつけてエネルギー（ATP...

【原稿開始】   タイトル：『PREP法で捉える機械学習における回帰タスクとカーネル法』   こんにちは、リスナーの皆さん。今回のパターン認識ラジオでは、機械学習の回帰タスクと、そこでのカーネル法の活用についてPREP法を使って解説します。PREP法とはPurpose（目的）、Resources（リソース）、Evaluation（評価）、Process（プロセス）の頭文字をとったアプローチ方法です。   Purpose（目的） 回帰タスクの目的は、与えられた...

【パターン認識ラジオ】   タイトル：複素数のフーリエ係数：実数表現からの進化   こんにちは、パターン認識ラジオへようこそ。情報の海を航海する皆さんの羅針盤です。今回のトピックは、複素数を用いたフーリエ係数の洞察について深堀りします。   フーリエ分析は、信号やデータを異なる周波数成分に分解し、その本質を理解するための強力なツールです。皆さんがこれまで学んできた実数のフーリエ係数a_k, b_kは非常に有用です...

"あなたの健康ラジオ"へようこそ。今日は花粉症とそれを克服するための治療法、特に「舌下免疫療法」について話し合います。リスナーの皆様が健康という価値に注目し、情報を共有することで、より健康的な生活を送る一助となれば幸いです。   さて、花粉症は、スギやヒノキなどの樹木から飛散する花粉によるアレルギー反応で、くしゃみや鼻水、目のかゆみなどの症状を引き起こします。これらの症状は春の訪れを予感させ...

【スクリプト】   タイトル：周期関数とパターン認識の鍵：内積、カーネル、フーリエ変換   皆さん、こんにちは！今日は、周期関数、内積、そしてフーリエ変換という数学の領域から、どのようにパターン認識が生まれるかについて話していきます。特に理系に興味のある皆さん、今回の内容はきっと興味深く感じることでしょう。   まずは「内積」から始めましょう。内積は2つのベクトルの類似性を数値化する方法で、ベクトルの間の角...

ども橘完太です。夢と科学と自由と責任と愛とやさしさのくに東京カンターランドへようこそ スギの花粉症の季節2月13日に収録しております。 数年前の6月6日にシダキュアを始めました。舌下免疫療法でございます。 治る人は治ります。スギ花粉アレルギーが血液検査で判明した人は、毎日毎日スギのエキスを舌の下に入れて体内に取り入れます。 次の年の2月に、スギ花粉が悲惨な量飛散して飛来する季節になっても、なんと症状が全く出...

原稿タイトル: "デンドログラムとカーネル行列を活用した階層的クラスタリング"   ラジオDJ: "皆さん、こんにちは！パターン認識ラジオへようこそ。前回までの放送で、カーネル行列についてご紹介しました。今日はそのカーネル行列を活用して、データの集団、つまりクラスタを見つける方法、階層的クラスタリングについて話します。そしてその結果をデンドログラムという視覚的なツールを使って描いてみましょう。...

【詳細解説回の原稿】：【改訂版】   皆さん、こんにちは！本日はパターン認識ラジオで、我々が機械学習の中でも特に重要なテクニックであるサポートベクトルマシン（SVM）について、前回の概要解説に続いて深掘りしていきます。さて、SVMが何なのか、という説明から始めてみましょう。数式を使って少し踏み込んで見ていきます。   SVMは2クラス分類問題を解くための方法で、その核心には「マージン最大化」という考え方があります...

タイトル: パターン認識ラジオ 第6回 - 訓練データ不足への対処法と無人ヨット制御の学習効率向上   導入: 前回のパターン認識ラジオでは、無人ヨット制御のためのディープラーニングアルゴリズムの設計と実装について紹介しました。今回は、人間のセーラーから得られる計測データの不足に対処する方法と、学習効率を向上させる工夫について解説します。   Point 1: データオーグメンテーション 訓練データ不足に対処する一つの方...

【詳細解説回の原稿】：【改訂版】   皆さん、こんにちは！本日はパターン認識ラジオで、我々が機械学習の中でも特に重要なテクニックであるサポートベクトルマシン（SVM）について、前回の概要解説に続いて深掘りしていきます。さて、SVMが何なのか、という説明から始めてみましょう。数式を使って少し踏み込んで見ていきます。   SVMは2クラス分類問題を解くための方法で、その核心には「マージン最大化」という考え方があります...

（入力） ・可塑性とはPlasticity、つまり、Plastic製品は可塑性を持つように作られた素材の製品です。 ・昔、消しゴムと空間的に重なるようにPlastic定規を文房具セットの箱の中に密閉してしまったことがありました。 ・半年ぐらい後にふたを開けたとき、ゴムはフックの法則で立方体を保ちますが、Plastic定規は消しゴムの形にフィットしていました。これが可塑性です。 ・つまり、教師データにフィットするように学習する能力が...

（入力） ・早く大きく短いリアクション、良いですね！ ・先週各チームでやることを決めてしまいましたので、Just Do It！ ・時間を生かすも殺すもチームメンバー次第です。 ・中高生に工学院大学の魅力が伝わるように、情報発信に力を入れていきましょう！ ・各チーム一本の動画が提出されて、YouTubeで公開されます。 ・可塑性Plasticityって知ってる？どういう意味ですか？ ・どんな形にもなるということです。脳も可塑性を持っ...

【概要解説回の原稿】：   こんにちは、リスナーのみなさん。今日はパターン認識における重要なツール、サポートベクトルマシン（SVM）について話します。   まず、パターン認識とは何かということから話を始めましょう。パターン認識とは、観測データや情報をパターンまたはカテゴリに分類するプロセスのことを言います。あなたが顔認識システムを使ってスマホをアンロックする場合、その背後にはパターン認識のテクノロジーが働...

私たちの世界は無数のパターンで満ちています。それぞれのパターンは、自然の法則、人間の行動、社会の動きなど、さまざまな事象の裏に隠れています。私たちは、数学的な手法を駆使してこれらのパターンを明らかにしようとします。その手法の一つが「カーネル」です。そして今日、私たちはそのカーネルの魔法を、様々な形で見ていきましょう。   まず始めに、「ベクトルカーネル」について触れておきましょう。ベクトルは私たちが...

【スクリプト】 皆さん、こんにちは。今日のパターン認識ラジオでは、多変量解析とその先進的な応用について探求していきます。リスナーの皆さんは高校生から技術者まで幅広くいますが、我々が触れるテーマは数学、統計学、そしてディープラーニングの交差点に位置しています。   多変量解析とは、多数の変数を同時に考慮してデータの振る舞いを解析する方法のことです。現実世界の問題はしばしば多数の因子が絡み合っており、それ...

【テーマ: HMMとベイジアンフィルタの解説】   イントロ: パターン認識ラジオへようこそ。本日は、HMM（Hidden Markov Model）とベイジアンフィルタについて解説します。これらは確率モデルとフィルタリング手法であり、系列データのモデリングや予測に幅広く活用されています。まずはHMMについて説明します。   セグメント1: HMM（Hidden Markov Model）の解説（1000字） HMMは、可視状態（観測状態）と隠れ状態から構成される確...

導入: これまでのパターン認識ラジオでは、無人ヨット制御のディープラーニングアルゴリズムに関連する様々な話題を取り上げてきました。今回は、さらに進んだテーマとして、マルチモーダル学習やアンサンブル学習を用いて、無人ヨット制御の性能を向上させるアプローチについて解説します。   Point 1: マルチモーダル学習 マルチモーダル学習とは、異なる種類のデータ（モーダル）を組み合わせて学習する手法です。無人ヨット制...

確率的グラフィカルモデル（ベイジアンネットワーク）   確率的グラフィカルモデルは、変数間の確率的な関係を表現するための強力なツールです。中でもベイジアンネットワークは、変数間の条件付き依存関係を指向性グラフで表現します。各ノードが変数を、エッジが変数間の依存性を表します。この構造は、条件付き確率分布を組み合わせてジョイント確率分布を生成するための基盤となります。このモデルの鍵となる特性は、統計的な...

（入力） ・ラジオの収録を始めます。対談としてRODEのマイクを使うのは初めてです。 ・H31R1卒論生、2020卒の齋藤さんがスペシャルゲストです ・独立して、鶴岡でネット通販会社の社長をされています。半農半ネト ・高カロリー高炭水化物低たんぱく、酒もたくさん飲むので、都会生活は太りますね。田舎暮らしはいいです。 ・いまは海外にも輸出し始めて、アニメとかゲームとかのグッズを売っています。一か月目から、月商○○ドルを...

（入力） ・早くて大きくて短い（長い）リアクション素晴らしいですね！ ・声量足りてますか？聞こえない、もしくは、うるさすぎる場合は、遠慮なくいってくださいw ・確率的グラフィカルモデルのお話をします。 ・ベイジアンネットワーク、ベイズの定理を覚えていらっしゃいますか？ ・グラフは、ノードとエッジで、つながり関係を表します。ORで習いましたね？ ・mixiのミク友がエッジで表されるのが有名です。 ・Hidden Markov...