機械学習を理解する

某国の宅配便市場は年間1億個の需要があり、3社で独占されています。 マーケット調査会社が、ある宅配便会社を利用した顧客が次にどの宅配便便会社を利用したかを調べた ...

機械学習を理解する

不変分布とは? マルコフ連鎖とは今の状態にのみ依存して次の状態が確率的に決まるようなモデルで、次の状態へ移行する確率を遷移確率行列で表しました。 また遷移確率行 ...

機械学習を理解する

某物流センターでは自動梱包機を2台レンタルしています。 この国では電源電圧が安定していないため、1日あたり25%の確率で故障します。 今までは、故障したら次の日 ...

機械学習を理解する

ある病院では毎年行っている健康診断で肥満度の統計をとっています。 それによると、ある年の健康診断で標準だった人が次の年にも標準である確率は85%、太りすぎになる ...

機械学習を理解する

予想が的中する確率には2通りある プロ野球のシーズンが開幕する直前の3月下旬には、多くの解説者による様々な優勝チーム予想が出回ります。 多くは外れますが、誰の予 ...

機械学習を理解する

物流会社Aでは、既存顧客向けに提供している物流可視化システムをアップグレードして、SCMシステムとして外販することを計画しています。 経営陣は3PLから4PLに ...

スポンサーリンク

Excelで試してみる

ある消費財メーカーでは、物流センターの在庫がすべての商品について一律5日分になるように工場から在庫補充しています。 ある日、需給調整部門のマネージャーのAさんは ...

機械学習を理解する

Batch Normalizationの計算式 ニューラルネットワークの学習において、各層での出力値の分布(アクティベーション分布)が適当な広がりを持つように調 ...

機械学習を理解する

Excelによるニューラルネットワークを行列演算で効率化する 行列演算は大量のデータの線形和を一遍に計算するのに便利です。 過去の記事で9画素の〇✕画像を見分け ...

機械学習を理解する

勾配消失や勾配爆発を避けるには重み初期値の設定が重要 ニューラルネットワークでは、前の層からの信号に重みを掛けた線形和に活性化関数を掛けて次の層への出力とします ...