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 74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

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

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

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

Neural solutions of coupled ghost and gluon Dyson--Schwinger equations in Landau gauge

The coupled ghost and gluon Dyson--Schwinger equations (DSEs) of four-dimensional Landau-gauge Yang--Mills (YM

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

GlucoTune: A Unified Framework for Blood Glucose Preprocessing, Forecasting, and Benchmarking in Diabetes

この研究では、血糖値データの前処理、予測、およびベンチマークのための統一されたフレームワークであるGlucoTuneを提案し、糖尿病管理のための新しいアプローチを検討します。

用途: 糖尿病管理
難易度: Hard
コスト: High

New Complexity-Theoretic Frontiers of Tractability for Neural Network Training

In spite of the fundamental role of neural networks in contemporary machine learning research, our understandi

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

Logical Regression for Planning with Axioms

In automated planning, logical regression is an operation that returns the most general condition necessary fo

機械学習教師あり学習回帰テキスト

用途: 回帰
難易度: Hard
コスト: Medium

ICAE-Bench: Evaluating Coding Agents as Interactive Project Builders

この研究では、大規模言語モデルを活用して、コード生成を自動化するエージェントを評価しました。大規模言語モデルを活用することで、エージェントの性能が向上しました。

品質予測/異常検知機械学習教師あり学習

用途: コーディングエージェント評価
難易度: Hard
コスト: Medium

Bound-Founded Semantics for Answer Set Programming with Difference Constraints: Preliminary Report

この研究では、大規模言語モデルを活用して、ASPと制約の統合を研究しました。大規模言語モデルを活用することで、ASPと制約の統合が可能になりました。

用途: ASPと制約の統合
難易度: Hard
コスト: Medium

Animation, Verification and Visualisation of Prolog Transition Systems with ProB

ProB is a Prolog-based model checker, animator and constraint solver for high-level formal specifications. One

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Representative Sets in Propositional Abduction

表現的推論問題とは、与えられた現象に対して説明が見つかることを目的とした問題です。この研究では、解決方法を最適化するために、代表集合 (representative sets) の概念を活用します。

用途: 表現的推論問題の解決
難易度: Hard
コスト: Low

Anti-Goal Reasoning: Rethinking the Theory of Goal Reasoning in Non-Axiomatic Logic

Goal reasoning in Non-Axiomatic Logic (NAL) explains how an adaptive system derives means for realizing desire

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivGitHubあり2026-07-23

MAGE-Vein: Multi-Instance Age and Gender Estimation from Finger Vein Images

この論文では、finger vein画像から年齢と性別を推測するためのMulti-InstanceAge and Gender Estimation（MAGE-Vein）モデルを提案します。

機械学習教師あり学習分類画像

用途: 年齢と性別の推測
難易度: Easy
コスト: Low

CPUで試しやすい機械学習教師あり学習分類検出回帰

githubGitHubあり2026-07-23

pycaret — Open-source, low-code AutoML platform for Python. PyCaret 4.0: sklearn-native engine + React control plane.

pycaretは、Pythonによるオープンソースの低コストオートMLプラットフォームで、Reactコントロールプレーンを備えたsklearnネイティブエンジンを搭載しています。

用途: オートMLプラットフォーム
難易度: Easy
コスト: Low

Emergent Compositional Skills in Mixture-of-Experts VLAs

We consider the problem of learning compositional robot policies end-to-end from expert demonstrations, withou

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

Adaptive deep nonparametric regression from dependent data under covariate shift

この研究では、共依存データに対する非パラメトリック回帰を研究し、共依存データに対する深層学習における精度を向上させた。

センサ/時系列機械学習教師あり学習回帰時系列

用途: 共依存データに対する非パラメトリック回帰
難易度: Hard
コスト: High

On Optimization Complexity of Second-Order Certified Unlearning

訓練データの削除を扱う研究、Second-Order Certified Unlearning を紹介する。

機械学習教師あり学習回帰

用途: 訓練データの削除
難易度: Hard
コスト: High

CURED: Creating, Understanding, and Repairing Errors Demonstrator

データクリーンシングを扱う研究、CURED を用いてデータクリーンシングを提案する。

表形式向き機械学習表形式データ検出テキスト表形式

用途: データクリーンシング
難易度: Hard
コスト: Low

Good Practice Guide for quantifying uncertainties for machine learning models applied to photoplethysmography signals

この研究では、人間の皮膚から放出される光を検出し、その測定値から健康状態の予測を可能にする手法を提案しました。

機械学習教師あり学習分類回帰

用途: 人体検温法に基づく機械学習モデルの不確実性の推定
難易度: Hard
コスト: Low

DocOps: A Verifiable Benchmark for Autonomous Agents in Complex Document Operations

As autonomous agents rapidly evolve, their ability to reliably manipulate ubiquitous digital documents has bec

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

Machine Can Automatically Discover Parametric Functions to Model HEP Data

In HEP data analyses, finding an adequate function to model binned data has largely relied on a manual process

機械学習教師あり学習回帰テキスト

用途: 回帰
難易度: Hard
コスト: Medium

From Agent Failures to Text Policies: What Works and What Breaks

TextGrad improves language-model systems by revising text from feedback. Its core thesis is that natural-langu

センサ/時系列機械学習時系列テキスト

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Don't Trust the Label: License Laundering in AI Supply Chains

AI artifacts move through a multi-platform supply chain, spanning datasets and models on Hugging Face and appl

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Safe Remediation as Risk-Constrained Intervention Decision in Microservice Systems

ITオペレーションにおける安全なリメディエーションを確保するためのリスクを制約した介入決定問題として定式化し、安全なリメディエーションを確実に行うためのConstrained Markov Decision Proces

説明可能機械学習教師あり学習テキスト

用途: ITオペレーションの安全性確保
難易度: Hard
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-07-22

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

arxivPaper only2026-07-21

Fundamental limits of distributed multiclass classification from simple binary decisions

分類タスクの性能を最適化するために、分布化されたクラスター間の分離を考慮したアルゴリズムが提案されていました。

用途: 分類タスクの性能を最適化する
難易度: Hard
コスト: Low

arxivPaper only2026-07-21

Some cautionary tales about Bayesian predictive inference

Two misunderstandings, frequently arising in Bayesian predictive inference, are discussed. The first deals wit

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-21

Stability in Combinatorial Markets with Side Payments

Combinatorial markets provide a general framework for trading bundles of indivisible goods. Building on the co

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

githubGitHubあり2026-07-21

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

arxivPaper only2026-07-20

Beyond Fixed Goal Delivery: Online POMDP Planning for Target Interception in Crowds

Target interception in crowded environments requires reaching a moving objective while navigating among multip

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 only2026-07-20

SLAM in Low-Light Environments: Project Report

この論文では、低照明状況のためのSLAM実現を目標とし、LiDAR、深さ、または熱センサなどの補助的なセンサを取り入れることでSLAMを改良します。

センサ/時系列機械学習時系列検出3D

用途: 低照明状況のためのSLAM実現
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-07-20

Beyond Stability: Improved Efficiency Guarantees for $α$-Stable Matchings

Stable matching mechanisms are fundamental to market design but face an inherent tension between stability and

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 only2026-07-19

SHAPE: Simultaneous Water Hydraulic Actuation and Position Estimation of a Sensorless Remote Actuator through a Thin and Long Flexible Tube

Robot sensors and electronic equipment are prone to failure in harsh environments. With water hydraulic drive,

センサ/時系列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2026-07-19

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

huggingfaceHugging Faceあり2026-07-17

Nonuniformity Principle in Human-AI Coworking

As generative AI is increasingly applied to automate multi-step and high-stake workflows, human judgment and i

品質予測/異常検知機械学習教師あり学習生成

用途: 生成
難易度: Easy
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-07-16

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

arxivPaper only2026-07-15

Parsimonious Mixtures of Skewed Bilinear Factor Analyzers

パラメータを制約した混合モデル (Parsimonious Mixtures of Skewed Bilinear Factor Analyzers) を提案し、混合特徴を推定するAECMアルゴリズムを提案した。

用途: スケーラブルな混合モデル
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-07-15

Verifying formulas for interventional distributions

指定された観察的式が特定の介入分布を特定することを検証することができることを提案、識別と異なる概念であることが確認。

機械学習教師あり学習音声

用途: 因果の検証
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-14

PolarBM: Complex-valued Boltzmann Machine for Modeling Audio Signals in Polar and Log-polar Coordinates

オーディオ信号を分析するために、complex-valuedのBoltzmann マシンの開発を発表。

機械学習教師あり学習音声

用途: オーディオ信号を分析する
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-14

Forecasting Inflation with Microdata: An Adaptive Machine Learning Approach

消費者のマイクロデータを使用してインフレ率を予測する方法です。この方法では、価格変化を表すパラメータを学習し、インフレ率を予測します。

用途: 消費者のマイクロデータを使用したインフレ予測
難易度: Hard
コスト: Low

arxivPaper only2026-07-14

Quiz Show Games: Searching with Bimodal Hiding

資格試験で正解するかどうかを決定するために、受験者に質問を順番に提示し、正解すると賞品がもらえるクイズゲームを想定し、その順番を最適化する問題を解いた。

用途: 資格判定
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-13

Relaxing Faithfulness with Intervention-Only Causal Discovery

この研究では、因果関係を理解するためのツールを開発します。このツールを使用すると、観測可能なデータを使用して因果関係を理解できます。

用途: 因果関係を理解するためのツールを開発
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-13

Bet on Features: Anytime-Valid and Feature-Aware Auditing of Conditional Quantile Forecasters

分類Forecasterの監視と評価を容易にするために、可変期間のバックテストを導入し、情報依存性を考慮したCalibrationを可能にしました。

説明可能センサ/時系列機械学習時系列検出テキスト

用途: 分類Forecasterの監視と評価
難易度: Hard
コスト: Low

githubGitHubあり2026-07-13

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 only2026-07-12

Edge Cluster Expansion with Radial Rotary Attention for Interatomic Potentials

In this paper, we provide a systematic investigation of SO(2) theory to machine learning interatomic potential

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-12

Approximation of Analytic Functions by ReLU Neural Networks with Adjustable Depth and Width

In contrast to most studies on neural network approximation theory that characterize results through a single

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 only2026-07-11

Integrating Background Knowledge for Scalable Causal Discovery

Expert background knowledge is often available in practical applications of causal discovery. Such constraints

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

arxivPaper only2026-07-10

Statistically Undetectable Backdoors in Deep Neural Networks

この研究では、バックドアが深層学習ネットワークに暗躍

用途: バックドアの暗躍
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-10

Co-evolution of self-replication and function in a digital primordial soup

この論文では、デジタル原始の内の自己複製と問題解決の競合的な発展を調査しています。デジタル原始は、自己複製が硬でコード化された再生ではなく、ランダムな組み立てレベルにおける互換的な発生から生じています。

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: 自己複製と機能の発展
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-07-07

When do prophets profit in prediction markets?

計測市場は、未確定イベントの可能性について学習を推定することができます。しかし、実際の取引では、情報源は多くあり、価格は複数の要因によって影響を受けるため、取引者の損失に至ることがあります。この問題を解決するために、この

用途: 預測市場における情報源の価値の判断
難易度: Hard
コスト: Low

huggingfaceHugging Faceあり2026-07-07

Behavioral Privacy Leakage in Agentic Negotiation: Formalizing and Mitigating Inference Attacks via Randomized Policies

Autonomous negotiation agents are increasingly deployed in high-stakes settings such as insurance and procurem

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Easy
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-07-07

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

githubGitHubあり2026-07-06

faceswap — Deepfakes Software For All

faceswapは、Deepfakes技術を使用した画像合成ソフトウェアで、ディープフェイクを作ることができる。

用途: ディープフェイク
難易度: Easy
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-30

Evaluation of Population Initialization Methods for Genetic Programming-based Symbolic Regression

We analyze the effect of optimizing the initial population of genetic programming (GP) for symbolic regression

機械学習教師あり学習生成回帰

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-29

Robust Strategic Classification under Decision-Dependent Cost Uncertainty

Humans facing algorithmic decision systems have been found to ``game'' them by altering their input data (at a

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: Low

arxivPaper only2026-06-29

A Decision-Making Framework for New Member Integration in Renewable Energy Communities under Prospect Theory

This paper introduces an original approach to an underexplored issue: the integration of a new member into an

センサ/時系列機械学習時系列テキスト

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-28

Improved Multi-Dimensional Forecasting for Swap Regret

We study the problem of forecasting for an arbitrary number of downstream agents with unknown objectives, each

用途: 予測
難易度: Hard
コスト: Low

arxivPaper only2026-06-28

Projected Exploitability Descent for Nash Equilibrium Computation in Multiplayer Imperfect-Information Games

Many important games have more than two players and imperfect information. Existing approaches for computing N

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-26

Non-Linear Strategic Classification Made Practical

Algorithmic developments in Strategic Classification have been mostly limited to linear classifiers in setting

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

githubGitHubあり2026-06-25

face_recognition — The world's simplest facial recognition api for Python and the command line

facial_recognitionライブラリはPythonとコマンドラインでface_recognition APIを提供します。ライブラリはOpenCVのdlibライブラリを利用し、顔認識を単純に扱います。

機械学習教師あり学習分類検出

用途: 面貌認識システムを構築する
難易度: Easy
コスト: Low

arxivPaper only2026-06-24

Variable Bound Tightening for Nash Equilibrium Computation in Multiplayer Imperfect-Information Games

マルチプレイヤー不完全情報ゲームのNash均衡を効率的に解く手法を提案する。

用途: 多人称不完全情報ゲーム
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-22

Mixed Voting Rules for Participatory Budgeting

Designing and analyzing voting rules for Participatory Budgeting (PB) elections is an active research area in

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-21

Mitigating Polycentric Conflict-Trap Risk in Mali via Intergenerational Volterra Mean-Field-Type Games

Persistent instability in Mali and neighboring countries is not a temporary security crisis but a self-reprodu

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

arxivPaper only2026-06-20

Gradient-Descent Steps to Success over Mean Accuracy: A Paradigm Shift for ML

Traditional evaluation of machine learning (ML) models typically focuses on achieving the maximum possible acc

用途: 分類
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-06-20

Evolutional Math: Cross-Validated Island-Model Genetic Programming for Interpretable Symbolic Regression on Small, Wide Datasets

Symbolic regression via genetic programming routinely fails on small, wide datasets - a regime common in clini

説明可能品質予測/異常検知機械学習教師あり学習生成回帰

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-06-16

An Optimization Framework for Automated Assessment of Biological Plausibility of Spiking Neurons

この論文では、スパイクニューロンの生物学的合理性を評価するためのオプティマイズフレームワークを提案します。このフレームワークは、Izhikevichの生物学的合理性の定義に基づいており、スパイクニューロンをモデル化するた

機械学習教師あり学習分類テキスト

用途: スパイクニューロンの生物学的合理性を評価するためのオプティマイズフレームワークの開発
難易度: Hard
コスト: Low

arxivPaper only2026-06-15

Evolutionary Bilevel Reward Shaping for Generalization in Reinforcement Learning

移動環境のロボット学習を可能にするアルゴリズムが提案されている。

機械学習特徴量エンジニアリング強化学習

用途: 移動環境のロボット学習
難易度: Hard
コスト: High