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%...
アルゴメトリクス：アルゴリズミック・フィードバック下での予測 フィードバック・ループ問題 運用システムに配置された予測モデルは、もはやデータの受動的な観察者ではありません。予測アルゴリズムが出力を生成する際—取引判断、ポートフォリオ配分、リスク管理シグナルなど—その出力は直接的な介入となり、モデルが検証と再学習に依存するデータ生成プロセスそのものを変更します。 これは古典的な予測の仮定から根本的に逸脱しています。従来の時系列モデルは、将来がモデルの予測と...
数十年から数年へ - AIが脳疾患治療薬の発見を加速させる可能性 計算創薬の論理的根拠 従来の医薬品開発は長期的で段階的なプロセスに従います。研究者は疾患の標的タンパク質を特定し、化学ライブラリー（通常100万～1000万の化合物）をハイスループットスクリーニングアッセイで検査し、有望な候補を細胞およびモデル動物で検証し、規制当局の承認を経ます。このプロセスには10～15年と平均26億ドルの資本化コストが必要です（DiMasi et al., 2016）。...