機械学習

tensorflow — An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

TensorFlowはオープンソースの機械学習フレームワークで、誰でも使用できるように設計されている。

pytorch — Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration

pytorchはPythonでTensorや動的ニューラルネットワークを実装でき、強力なGPUアクセラレーションをサポートしている。

netdata — The fastest path to AI-powered full stack observability, even for lean teams.

netdataは、チームに関係なくAIパワーで全システム観察できる最速のパスを提供している。

未読 59件

tensorflow — An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

TensorFlowはオープンソースの機械学習フレームワークで、誰でも使用できるように設計されている。

用途: 人間に学習フレームワーク
難易度: Easy
コスト: Medium

pytorch — Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration

pytorchはPythonでTensorや動的ニューラルネットワークを実装でき、強力なGPUアクセラレーションをサポートしている。

用途: CUDAアクセラレーション付きのAI
難易度: Easy
コスト: Medium

netdata — The fastest path to AI-powered full stack observability, even for lean teams.

netdataは、チームに関係なくAIパワーで全システム観察できる最速のパスを提供している。

用途: 全システム観察
難易度: Easy
コスト: Medium

品質予測/異常検知機械学習教師あり学習分類検出画像

fiftyone — Refine high-quality datasets and visual AI models

FiftyOneは、データセットの精査とAIモデル可視化を支援するライブラリです。このライブラリは、データセットの品質を高め、AIモデルを可視化するのを支援するために使用できます。

用途: データセットの精査とAIモデル可視化
難易度: Easy
コスト: Low

scikit-learn — scikit-learn: machine learning in Python

scikit-learnはPythonで機械学習を行うことができるライブラリで、データの分類・可視化・特徴量選択などが可能である。

CPUで試しやすい機械学習教師あり学習

用途: マシンラーニング
難易度: Easy
コスト: Medium

keras — Deep Learning for humans

kerasは、人類が開発できる深層学習フレームワークで、モデル定義からトレーニングまでを行うことが可能。

用途: 人間による深層学習
難易度: Easy
コスト: Medium

julia — The Julia Programming Language

juliaはJuliaプログラミング言語で、高速演算とパッケージ管理が可能である。

用途: Juliaプログラミング
難易度: Easy
コスト: Medium

streamlit — Streamlit — A faster way to build and share data apps.

streamlitはStreamlitライブラリを使って、データアプリを作成・共有することができる。

用途: データアプリ作成
難易度: Easy
コスト: Medium

photoprism — AI-Powered Photos App 🌈💎✨

photoprismはAIパワーで管理される写真管理アプリケーションで、写真の特徴や情報を自動的に検出することができる。

用途: 写真管理
難易度: Easy
コスト: Medium

google-research — Google Research

google-researchはGoogle Researchで、研究者がアクセスすることができる機械学習リソースの一つである。

用途: Google研究
難易度: Easy
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-09-07

ML-For-Beginners — 12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all

マシンラーニングの入門コースを提供する。

用途: マシンラーニング入門
難易度: Easy
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-09-07

shap — A game theoretic approach to explain the output of any machine learning model.

機械学習モデルの出力を説明するゲーム理論的手法を取ったライブラリ。

説明可能機械学習アンサンブル学習

用途: 機械学習モデルの解釈
難易度: Easy
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-09-06

cs-video-courses — List of Computer Science courses with video lectures.

このリポジトリはコンピュータサイエンスのビデオコースの一覧を提供しています。

機械学習教師あり学習動画

用途: 教育資源の共有
難易度: Easy
コスト: High

Shallow neural network approximation in mixed Sobolev spaces

We investigate the best $L_2$ approximation of mixed Sobolev spaces by shallow neural networks with $n$ neuron

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Dimension-Adaptive Batched Lipschitz Narrowing Without Knowing the Zooming Dimension

The Appropriately Combined Edge-length (ACE) sequence in A-BLiN depends on the zooming dimension $d_z$. This n

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivGitHubあり2026-09-04

Methane Detection On Board Satellites from Unorthorectified Imagery

As a potent greenhouse gas, methane is a major driver of climate change. Its effective mitigation relies on ti

センサ/時系列機械学習教師あり学習検出画像

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: High

説明可能センサ/時系列品質予測/異常検知機械学習教師あり学習検出

A Differentiable Neural Surrogate for Photon Propagation in Neutrino Telescopes

Large-volume neutrino telescopes infer neutrino properties from Cherenkov light, but simulating the transport

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

Interpretability for Turing Machines

We show that susceptibilities, an interpretability technique developed for neural networks, can identify the p

説明可能機械学習教師なし学習

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Too Rare to Learn: Prescribed Cyclone Tracks Degrade a Bay of Bengal Ocean Emulator

Neural ocean emulators are being proposed for regional forecasting in cyclone-exposed coastal seas, and a natu

センサ/時系列機械学習時系列予測

用途: 予測
難易度: Hard
コスト: High

arxivGitHubあり2026-09-04

MePo++: Unifying Representation Refinement and Reconciliation for General Continual Learning

General continual learning (GCL) aims to learn from evolving data streams without task identities, explicit bo

機械学習教師なし学習教師なし

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

Differentiable Hybrid Modelling for Learning and Optimising Chemical Transport Processes from Experimental Data

Reliable transport models are essential when modelling and optimising many chemical engineering processes, yet

説明可能機械学習教師あり学習

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

From Nowcasting to Forecasting: Adapting a Reanalysis-Trained

Accurate cloud-cover forecasts are important for temperature prediction, radiation forecasting, and solar-powe

センサ/時系列機械学習時系列生成予測

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: Low

Correlated initialization of deep residual networks

We study the large-depth behavior of residual networks whose weights are correlated across layers at initializ

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Towards a Statistical Understanding of Mixture-of-Experts

Mixture-of-experts (MoE) architectures increase model capacity by combining a collection of expert predictors

機械学習特徴量エンジニアリング検出

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

Q-Edge: Symmetry-Reduced Quantum Simulation of Structured Extreme Dependence

High-dimensional simulation of multivariate extremes is fundamentally limited by the combinatorial complexity

機械学習教師あり学習生成

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: Medium

Towards a universal language of concepts: A survey

Humans can learn and generalize novel concepts from sparse data because they express knowledge in rich structu

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Atlas: Optimizing Deployment of Compound AI Workflows on Heterogeneous Clusters

Compound AI workflows are increasingly used to serve complex AI tasks by coordinating multiple AI models and s

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

A Semantic Model of Genetic Evidence: A Step Toward Bridging the Basic-Science-Clinic Gap

Scientific and clinical decision-making depends on evidence from the primary literature, but existing standard

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Rethinking Indirect Prompt Injection as a Test-Time Search Problem

We formulate indirect prompt injection as a test-time search over a task-dependent attack surface induced by t

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

品質予測/異常検知機械学習特徴量エンジニアリングテキスト

Language, Language Models, and What We're Talking About

Language models are commonly discussed as technical artefacts, but they are obviously shaped by the linguistic

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

WIDE: Wildcard Inference with Dynamic Expansion for Cross-Modal Generative Retrieval

Generative retrieval has demonstrated significant success by unifying representation learning and search into

センサ/時系列機械学習時系列生成埋め込み画像

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: High

arxivGitHubあり2026-09-03

TRaIL-Odom: Tightly Coupled Continuous Time Radar-IMU-LiDAR Odometry with Adaptive Doppler Weighting

Existing radar-LiDAR fusion methods rely on fixed residual weights, even though the informativeness of radar D

センサ/時系列機械学習時系列3D

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-09-02

What Would it Cost to End Extreme Poverty?

We study poverty minimization via direct transfers, framing this as a statistical learning problem while retai

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-09-02

Fair Stable Matching: A Nash Social Welfare Approach

While traditional stable matching algorithms, such as the Gale-Shapley algorithm, prioritize stability, they m

機械学習特徴量エンジニアリングテキスト

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Pooling and Drift in Delayed Bandits

A system often has to act long before it learns whether the act worked: a recommender sees a click in seconds

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Matched Queries for Curvature and Density at Branching Junctions

At a junction, a score field can reveal weighted tangent rays, yet these first-order quantities do not determi

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Neural Symbollic Regression Using Deep Learning and Sparse Modelling

Symbolic Regression (SR) seeks to find succinct mathematical expressions that represent the fundamental relati

説明可能機械学習教師あり学習回帰異常検知

用途: 回帰
難易度: Hard
コスト: Medium

Mechanism Design for Alignment and Control

We develop a framework for mechanism design with AI agents whose alignment (preferences) and capabilities (fea

説明可能機械学習アンサンブル学習

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-08-31

Confounding Masquerading as Improvement: A Systematic Evaluation of Offline Reinforcement Learning for Stroke Antithrombotic Treatment in a 129,000-Patient Registry

Recent offline reinforcement learning (RL) studies report policies that outperform physician decisions on clin

機械学習教師あり学習強化学習

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-08-31

Investigating Hyperparameter Optimization and Transferability for ES-HyperNEAT: A TPE Approach

Neuroevolution of Augmenting Topologies (NEAT) and its advanced version, Evolvable-Substrate HyperNEAT (ES-Hyp

機械学習教師あり学習分類生成

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

githubGitHubあり2026-08-31

ColossalAI — Making large AI models cheaper, faster and more accessible

ColossalAIは、より安く、速く、よりアクセスが容易な-large AIモデルの作成に適したフレームワークを提供します。

機械学習教師なし学習

用途: 分散型AIモデルのコスト削減
難易度: Easy
コスト: Medium

arxivPaper only2026-08-30

Robust K-means Clustering using the Density Power Divergence Measure

We introduce a robust clustering method, MK-means DPD, that estimates cluster centers and covariance matrices

機械学習教師なし学習

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-08-28

Conformal Risk-Averse Decision Making with Optimized Certainty Equivalent Risk Control

We study risk-averse decision making, in which an agent selects actions while being uncertain about the true s

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-08-28

The thermodynamic freedom of a thermodynamic computer

Thermodynamic computers are stochastic physical devices designed to perform calculations at the thermal energy

機械学習教師あり学習分類

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

arxivPaper only2026-08-26

Comparing Corrupted Constrained Learning Problems

A key result in statistics is the data processing inequality, originally proved by Blackwell (1951) and later

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-08-26

Adaptive Regularization for Random Features: A Neighboring Early-Stopping Rule with Oracle-Rate Guarantees

Random feature methods provide a scalable approximation to kernel ridge regression (KRR), but the regularizati

機械学習教師あり学習回帰

用途: 回帰
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-08-25

Representing MAX functions using two-hidden-layer ReLU networks

We study exact representations of $\mathrm{MAX}_N(x)=\max{x_1,\ldots,x_N}$ using two-hidden-layer ReLU neural

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-08-25

Method, Mind, and Morality: How People Make Sense of Artificial Intelligence

How can humans make sense of the rapid takeoff of artificial intelligence (AI)? We studied the sensemaking dyn

機械学習教師あり学習テキスト

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-08-25

Directed walks shape a universal square-root law of entropy production rate in nonreciprocal systems

The entropy production rate (EPR) quantifies irreversibility of a nonequilibrium steady state, yet standard fo

機械学習特徴量エンジニアリング

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-08-24

Basins of Attraction to Multiple Fixed Points in Discrete-time Hysteresis Neural Networks

This paper studies multiple fixed points in a discrete-time hysteresis neural network. The network consists of

機械学習教師あり学習分類

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

githubGitHubあり2026-08-24

spaCy — 💫 Industrial-strength Natural Language Processing (NLP) in Python

spaCyはPythonで動くIndustrial-strength Natural Language Processing(Language理解の高度なライブラリです。文脈理解、構文解析、名詞の抽出など、複雑なNLPタ

機械学習教師あり学習分類テキスト

用途: ライブラリの紹介
難易度: Easy
コスト: Low

arxivPaper only2026-08-17

Solving Streett and Emerson-Lei Games with Universal Trees

Nearly a decade ago, Calude et al. showed that parity games can be solved in quasi-polynomial time.

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-08-17

REFLEX: Reflexive Equilibrium Fixed-point Learning for Endogenous eXchanges

In over-the-counter corporate bond markets, dealers compete for client trades by quoting bid and ask prices. T

品質予測/異常検知機械学習特徴量エンジニアリング

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-08-15

External Sinkhole Attack Detection in Large-Scale WSNs Using Metaheuristic Feature Selection

Sinkhole attacks in large-scale wireless sensor networks (WSNs) pose a serious threat to network functionality

センサ/時系列機械学習特徴量エンジニアリング検出

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-08-15

awesome-artificial-intelligence — A curated list of Artificial Intelligence (AI) courses, books, video lectures and papers.

awesome-artificial-intelligenceは、人工知能に関する教材、アートcles、講義等を集め、提供しているオープンソースプロジェクトです。

機械学習教師なし学習動画教師なし

用途: AIに関するリソースの集めと提供
難易度: Easy
コスト: High

arxivPaper only2026-08-14

Individual Rationality in Constrained Hedonic Games: Friends, Enemies, and Neutrals

We study constrained coalition formation in games induced by friends, enemies, and neutrals, under the two sta

機械学習特徴量エンジニアリング

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-08-08

A Fair Objective for Human-Empowerment-Preserving AI: Desiderata, Design, and Likely Behavioral Consequences

This paper explores the idea of promoting well-being and safety in human-AI interactions by forcing AI agents

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-08-08

Indirect Geoeconomic Influence: A Switching Dynamical Systems Framework for Mechanism Design

We develop a formal framework for analyzing indirect geoeconomic influence. The influencing state (sender) doe

機械学習特徴量エンジニアリング生成

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: Medium

説明可能品質予測/異常検知機械学習アンサンブル学習

arxivGitHubあり2026-08-03

An Evolutionary Algorithm Assisted by an Ensemble of Pareto-Optimal Surrogate Models

An ensemble of surrogate models helps improve the prediction quality and robustness of surrogate models, and i

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Easy
コスト: Medium