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。

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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

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

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

githubGitHubあり2026-11-03

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

githubGitHubあり2026-11-03

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

品質予測/異常検知機械学習教師あり学習分類検出画像

githubGitHubあり2026-11-03

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

INSIGHT-HPC: An Interpretable System Intelligence for Global HPC Telemetry

Modern high-performance computing (HPC) clusters integrate multi-generation CPUs and GPUs, which generate rich

説明可能機械学習教師あり学習検出生成テキスト

用途: 検出
難易度: Hard
コスト: Medium

Learning Almost Complex and Complex Structures

We study the numerical constructions of almost complex and complex structures on spheres and products of spher

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Thought-deciphering via hierarchical EEG-to-text alignment

Communication is important for our well-being, but it can be impaired by disabilities, such as locked-in syndr

機械学習教師あり学習分類生成テキスト

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

Evaluating Uncertainty Calibration in Probabilistic Time Series Foundation Models

Time series foundation models (TSFMs) are increasingly used for probabilistic forecasting across diverse domai

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: Low

A Geometry-Informed Neural Operator surrogate of LISFLOOD-FP for rapid pluvial-fluvial flood forecasting: the case of Forlì, Italy

Physically based two-dimensional hydraulic models are too slow for real-time inundation forecasting and large

説明可能機械学習アンサンブル学習予測

用途: 予測
難易度: Hard
コスト: High

arxivGitHubあり2026-11-02

NormMoX: A Normative Mixture of Experts for Explainable Autism Classification from Structural and Functional MRI

While structural and functional magnetic resonance imaging (sMRI, fMRI) offer profound potential for researchi

説明可能機械学習教師あり学習分類

用途: 分類
難易度: Easy
コスト: Low

Poisson Super Learning For Survival And Competing Risks On A Discretized Time Scale

We introduce the Poisson Super Learner, a scalable ensemble method for survival and competing risks prediction

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: High

表形式向き機械学習表形式データテキスト表形式強化学習

Improved regret bounds in tabular RL under local differential privacy

We study regret minimization for time-homogeneous episodic tabular reinforcement learning with $S$ states and

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Low

PanelGP: A Probabilistic Factor Model for Asset-Return Panels

We develop PanelGP, a conditional factor model for large panels of stock returns in which firm characteristics

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

Recursa: Toward Recursively Self-Improving Foundation Model Systems

Foundation models in changing environments can encounter unfamiliar domain knowledge that their original train

MI向き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: High

RuntimeTickets: Source-Grounded Security Obligations for Agent Skills

Third-party Agent Skills extend what an autonomous agent can do, but a malicious Skill can hide data exposure

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

From Reactive to Agentic Resilience: Multi-Timescale AI-RAN Orchestration Under Signaling Storms

Next-generation open radio access network (Open RAN) and AI-RAN deployments turn the RAN into a disaggregated,

機械学習特徴量エンジニアリング生成テキスト

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: Medium

Top-$k$ Retrieval Leaves Memory Value Undetermined

A memory-augmented agent must decide which memories to keep, merge and retrieve, and its only evidence of thei

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Low

VagueBench: Benchmarking the Robustness of Embodied Agents on Ambient Context Illusions

Embodied agents are increasingly deployed in open-world environments, yet current robustness evaluations remai

機械学習教師あり学習生成テキスト

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: Medium

Reducing SNAP Payment Errors at Lower Cost With AI: A Simulation Study

New federal legislation will require states with high payment error rates in the Supplemental Nutrition Assist

品質予測/異常検知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

Avatar Intelligence: Amplifying Human Agency Through Persistent Personal Agents

Personal AI agents are increasingly capable of handling long-horizon tasks across applications, yet users ofte

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Ranked but Not Stopped: Detecting Prompt-Injection Hijacks from Typed Decision Models' Output Probabilities

Programs that use a language model as a classifier act on its most probable label. Text injected into the inpu

機械学習教師あり学習分類テキスト

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

センサ/時系列機械学習教師あり学習分類テキスト3D

arxivGitHubあり2026-11-02

Shared-Pattern Collaborative Network for Multi-Source Remote Sensing Data Classification

Multi-source remote sensing data classification has received growing attention recently. However, existing met

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

センサ/時系列品質予測/異常検知機械学習時系列画像動画

3L-D: A Low-Light Level Dataset from a Sensor-Agnostic, Alignment-Preserving Acquisition Framework

Supervised low-light image and video enhancement has achieved remarkable progress, yet current models remain f

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

A Tutorial on Shape Servoing of Deformable Objects-Part II: Advanced Concepts

In robotics, shape control, or shape servoing, refers to the automatic manipulation of a deformable object tow

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Mediating Human-Swarm Interactions Through a Robot Helper: A Shepherding-Inspired Approach

This work investigates human-swarm interaction (HSI) for steering large collectives through an intermediary ro

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Neural Integral Control Barrier Functions for Agile Collision Avoidance

Control barrier functions (CBFs) are a standard way to keep a planner inside a safe set, but they assume contr

CPUで試しやすい機械学習教師あり学習回帰

用途: 回帰
難易度: Hard
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-11-02

OpenBB — Open Data Platform for analysts, quants and AI agents.

OpenBBは、分析家・量算家・AIエージェント用の金融データプラットフォームを提供している。

用途: 金融分析用データ
難易度: Easy
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-11-02

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

arxivPaper only2026-11-01

Invertible Graph Aggregation Can Increase ReLU Readout Width

An invertible graph aggregation preserves the complete feature table, but can increase the size of a classifie

機械学習教師あり学習分類

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-11-01

Minimal Superior Penalties: Characterising and Calibrating Decision-Aware Proper Scoring Rules

Training a classifier means letting a validation metric decide which model is kept and when training stops. A

機械学習教師あり学習分類

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-10-31

Tight Stochastic Sequential Covers for General VC Classes with Unknown i.i.d. Features

We study hybrid online learning with stochastic features and adversarial labels when the feature distribution

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-10-31

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2026-10-31

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

arxivPaper only2026-10-30

Instrumental Transfer Learning for Solution Operators

Data-driven learning for the solution operator of a differential equation has broad scientific importance, but

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-10-30

Suspended-Fabric Robotic Manipulation Surfaces: Modelling, Design Space, and Multimodular Extensio

Robotic Manipulation Surfaces (RMS) reposition objects by deforming the surface on which they rest. A recent c

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-10-30

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

Omniprediction for All Mixable Proper Losses and Beyond

Omniprediction concerns the task of making predictions that are simultaneously accurate with respect to differ

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Self-regularization and structural adaptation of NPMLE for Gaussian mixture models in all dimensions

We establish structural properties of the nonparametric maximum likelihood estimator (NPMLE) for $d$-dimension

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

The Geometry of Multitask Learning: Sharp Rates for Shared Subspace Estimation

Learning a shared subspace in multitask learning is an important statistical problem, yet exact rates remain p

機械学習教師あり学習分類回帰

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

Diagnosing Optimizer-Landscape Interaction via Representation in Subset Selection Multitasking: Evidence from Piano Fingering

Continuous relaxations are commonly used as an encoding scheme for evolutionary multitasking optimization (EMT

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: Medium

arxivPaper only2026-10-28

A goodness of fit approach to select the optimal visit sequence for nonparametric data synthesis

Synthetic data are a promising way to maintain privacy while disseminating research data, thereby enabling com

センサ/時系列品質予測/異常検知機械学習時系列生成

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: Medium

Integral Probability Boundaries

Bounds based on Integral Probability Metrics (IPMs) are ubiquitous in machine learning and statistics, appeari

機械学習教師あり学習生成

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: Medium

New Multiple Descent Phenomena Induced by Heterogeneous Data

Modern machine learning models are often trained on large datasets assembled from many different sources, whos

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Investigating the Early Signatures of Feature Learning in Deep Linear Networks

Deep neural networks learn data-dependent features, a capacity widely credited for their empirical success. Ho

機械学習教師あり学習回帰

用途: 回帰
難易度: Hard
コスト: High

Cost-based variable selection for prediction models

Objective: Variable selection for clinical prediction models is commonly done on statistical grounds related t

MI向き機械学習教師あり学習分類

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

Deep Bayesian Filtering for Nonlinear Structural System Identification: A Tutorial on Structural and Physical Inductive Biases

Nonlinear structural system identification remains challenging when governing physics is only partially known

説明可能センサ/時系列機械学習時系列予測

用途: 予測
難易度: Hard
コスト: High

Algorithmics for Graphical Separation Criteria

Statistical graphical models are representations of the dependences between the components of a random vector.

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-10-27

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 only2026-10-26

Dynamical coarse-graining of neural-network training

Dynamical coarse-graining of neural networks gives macroscopic observables and enables training to be predicte

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-10-26

Game theory of academic effort and hiring in the age of AI

Many academic disciplines (in particular, mathematics and the theoretical sciences) face difficult questions a

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-10-25

Pricing Information in Search with Nonobligatory Inspection

As AI agents reshape Web search and advertising, platforms can monetize information that improves decisions. W

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: Medium

githubGitHubあり2026-10-25

HanLP — 中文分词词性标注命名实体识别依存句法分析成分句法分析语义依存分析语义角色标注指代消解风格转换语义相似度新词发现关键词短语提取自动摘要文本分类聚类拼音简繁转换自然语言处理

中文分词词性标注命名实体识别依存句法分析成分句法分析语义依存分析语义角色标注指代消解风格转换语义相似度新词发现关键词短语提取自动摘要文本分类聚类拼音简繁转换自然语言处理

機械学習教師あり学習分類テキスト

用途: 分類
難易度: Easy
コスト: Low

arxivPaper only2026-10-23

Optimal Voting: Beyond a Utilitarian View

A common measure of the quality of a voting rule is the social welfare of the alternatives it elects. Prior wo

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: Medium

arxivPaper only2026-10-22

FairFRESH: A Neuro-Symbolic Framework for Fair and Explainable Household Food Recommendation

Recommender systems typically serve one user at a time. However, in households, members share a finite pantry

説明可能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 only2026-10-21

A Quasipolynomial Algorithm for $\ell_\infty$ Contractions

We give an algorithm for computing an $\eps$-approximate fixed point of any $d$-dimensional nonexpansion with

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 only2026-10-16

Revisiting the Fairness of Pure Nash Equilibria of Round-Robin

We prove that for additive valuations, not every pure Nash equilibrium of the Round-Robin mechanism induces an

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-10-16

On the Convergence of Iterated Round Robin

Round Robin (RR) is a simple and widely used picking sequence mechanism for allocating indivisible goods, know

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-10-15

Attention over noisy examples: generalization and memorization in the exponential Hopfield network

In Hebbian learning from examples, a Hopfield network retrieves archetypes seen only through noisy examples. W

表形式向き機械学習表形式データ表形式

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-10-12

Online Fair Division with Upgrade Recourse

We study the online fair division of indivisible goods. In the standard model, where assignments are irrevocab

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-10-07

Relocating Nonlinearity: How a Downstream Learner Reshapes What Genetic Programming Must Evolve

Genetic programming was conceived as a way of evolving solutions: the program is the answer, and fitness is th

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 only2026-10-02

Evolutionary Computation for Trustworthy AI: From Attacks and Defenses to Self-Evolving Era

As Artificial Intelligence (AI) has evolved from task-specific models to foundation models and agents, the sco

機械学習特徴量エンジニアリング生成テキスト

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-10-01

Evolutionary Giant Tour for CVRP using NSE and ML Heuristic]{Evolutionary Giant Tour approach for CVRP using Node Shift Encoding and Machine Learning repair heuristic

The Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) remains a central concern in logistics research, as route optim

品質予測/異常検知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: Medium

huggingfaceHugging Faceあり2026-09-30

TauIndianBankBench: Procedure-Aware, Action-Oriented Evaluation of Tool-Using Conversational Agents

Many Indian banks serve customers through FAQ pages and scripted chatbots. Assistants based on language models

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Easy
コスト: High