元システム医学研究会長のブログ

主に機械学習と基礎医学(神経科学)についてのメモ書きです。

動的モード分解(dynamic mode decomposition, DMD)は時系列データの解析手法で、 時系列データを特定の周波数と減衰率を持ついくつかのモードに分解する。 フーリエ変換やウェーブレット変換に似た手法だが、より応用範囲が広そうだ。 動画のような空間的な要素を持つデー ... もっと読む

最近は神経シミュレータの標準化が進み、使いやすさや効率性の面での開発が進んでいるようだ。Neruonをベースにしているが、チャネルからネットワークレベルまでの設定が可能で、高レベルでの実装や並列化、GUIによる操作やWebアプリも公開されている。結果の可視化なども含 ... もっと読む

二光子カルシウムイメージングデータにおける神経細胞の自動検出にはCNMFが用いられているが、深層学習を使用したものも存在している。 去年の四月のNature MethodsにDeepWonderというソフトも発表された。論文:Zhang Y, Zhang G, Han X, Wu J, Li Z, Li X, Xiao G, Xie H, ... もっと読む

顕微鏡で取られた画像データはメタデータを含むため特殊なファイル形式で保存される。Nikonのソフトウェアではnd2ファイルとして、Zeissのソフトウェアではlmsファイルとして保存される。これらのファイルは解析する際は一度tiffファイルに変換しておくと便利だ。それはImage ... もっと読む

不確実性を扱う手法としてConformal Predictionというものがあるらしい。これ自体が機械学習のアルゴリズムでは無く、予測アルゴリズムに追加して予測区間を出すもののようだ。ベイズ機械学習や信頼区間に近いが、これは正解が含まれる確率を保証したうえで予測集合を出すこ ... もっと読む

近傍成分分析 (NCA)はノンパラメトリックな手法で、次元削減を行う手法である。PCAやICAとは異なり教師ありの手法で、ラベルを必要とする。距離学習のアルゴリズムの一つでもある。kNNをするときのデータ前処理として使用できるし、データの可視化のためにも使用できる。kNN ... もっと読む

KaggleはサイトのCode機能によってPythonまたはRのNotebookを動かすことが可能だが、コンペに参加していると追加の計算機が欲しくなる。クラウドを利用する選択肢もあるが、自分のローカルPCで同じ環境を構築することが出来れば色々と便利である。昔であればLinuxのPCを用意 ... もっと読む

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