自分の認知と学習を静かに磨くデジタルノート
速く流れていく情報から少し離れ、自分の頭でじっくり考えられる文章だけを集めています。
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2026/9/20
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ハイブリッド・リサンプリングとスタッキング・アンサンブル技術を用いた破産予測、および説明可能AI（XAI）駆動分析 不均衡データは単一モデルではなく、アーキテクチャ的解決を要求する 破産予測が標準的な分類問題として扱われるとき、失敗します。 本質的に問われているのは、極度のクラス不均衡です。企業破産データセットの実証研究では、破産企業の発生率は3～5%（Altman, 1968; Beaver, 1966）であり、一方で健全企業は観測値の95～97%...
マルチモーダルで説明可能な機械学習を用いた心電図からの多クラス駆出率診断 心エコー検査のボトルネックを打破する：なぜ今、心電図ベースのLVEF分類が重要なのか 駆出率評価は、臨床的かつ物流的な制約として実証されている。 左心室駆出率（LVEF）—左心室が収縮期に拍出する血液量を拡張末期容積に対する百分率で表したもの—は、心不全の重症度分類と予後層別化のための主要な定量的指標として機能しています（Yancy et al., 2013; Ponikow...
バングラデシュ市場価格データセットを用いた農業商品価格予測における古典的機械学習モデルと深層学習モデルのベンチマーク 問題：断片化されたデータと手動予測 発展途上経済における農業商品価格は、歴史的に手動観察と季節的ヒューリスティクスを通じて予測されてきました。バングラデシュの小規模農家と食糧安全保障計画者は、信頼できる定量的モデルなしで運用されており、不完全な市場報告書と遅延した政府公報に依存していました。この運用上の制約により、意思決定者は価格ショックに...