マルコフモデル

隠れマルコフモデル 系列データに対して、次数をもつマルコフ性の仮定に制限されず、なおかつ自由パラメータの数が制限されたモデルを作ることを考える。これは潜在変数を導入することで、実現される。図のようにマルコフ連鎖を構成するのが潜在変数であると仮定することで状態空間モデルと呼ばれるグラフ構造が得られる。 このモデルの同時分布は以下で与えられる。 もし潜在変数が離散変数である場合、このモデルを隠れマルコフモデルと呼ぶ。 潜在変数は過去の情報を「要約」しており、その情報を元にして次の状態の遷移や予測が行われるため、予測はすべての過去の観測値に依存する。例えば、天気の例で例えると、気象状態（高気圧、低気…

マルコフモデル 時系列${x_1, \ldots, x_n}$のような系列データを最も簡単に扱う方法は、系列であるという性質を無視してそれぞれ観測値が独立同分布に従うものとして扱うことである（下図）。しかし、この方法は、データの順序に関係するパターンを捉えることができない。 例えば、明日、雨が降るかを知りたい場合、これまでに1000日間の観測データがあり、うち100日雨が降っていたとする。これら観測データが独立同分布に従うとすると、100/1000 、つまりは1/10という頻度が明日の雨の降る確率として予測されるだろう。しかし、実際には雨は連続して降ることが多く、今日、雨が降ったかどうかを知る…

2024/03/5 更新 2024/04/9 追記 MetaCerberusは、超並列、高速、低メモリ、スケーラブルなアノテーションツールであり、ゲノムからメタコミュニティにわたる遺伝子機能を推論する。MetaCerberusは、HMM/HMMERベースのツールを低メモリで高速に提供する。KEGG(KO)、COGs、CAZy、FOAM、そしてVOGsやPHROGsなどのウイルスに特化したデータベースを含む主要な公開データベースに対して、シングルゲノムからメタコミュニティまで、スケーラブルな遺伝子解明を提供する。MetaCerberusはシングルノードでeggNOG-mapper v2より1.3…

微生物ゲノムの解析は微生物学研究において不可欠なものとなっており、微生物種の機能や進化に関する貴重な洞察を与えている。興味のある遺伝子を特定し、それらの遺伝子に推定アノテーションを付与することは、ゲノム解析の中心的なタスクであり、このタスクのために多くのツールやアプローチが開発されてきた。ProkFunFindツールは、これらの様々なアノテーションアプローチ間のギャップを埋めるために開発され、微生物機能をアノテーションするための柔軟でカスタマイズ可能な検索アプローチを提供する。ProkFunFindは、生物学的機能の階層的定義を中心に設計されており、配列、プロファイル隠れマルコフモデル、タンパ…

はじめに 本項では、放送大学教育振興会出版の黒橋禎夫『自然言語処理』の改訂版（2019年）と三訂版（2023年）を比較する。 自然言語処理の主流であった古典的手法が、ニューラルネットワーク的手法に圧倒されていくさまを見ることができる。 前著では比較的小さな扱いであったニューラルネットワーク的手法が後著では主役を占めることになるとは。 確かに歴史的場面を我々は見ている。 自然言語処理〔三訂版〕 (放送大学教材)作者:黒橋 禎夫放送大学教育振興会Amazon 自然言語処理〔改訂版〕 (放送大学教材)作者:禎夫, 黒橋放送大学教育振興会Amazon 目次の変化 改訂版から三訂版への改訂にあたって読者…

BATHは、タンパク質配列のデータベースまたはプロファイル隠れマルコフモデル（pHMM）へのDNAの直接アラインメントに基づく、タンパク質をコードするDNAの高感度アノテーションツールである。BATHはHMMER3コードベース上に構築されており、わかりやすい入力インターフェースと解釈しやすい出力を提供することで、pHMMに基づくアノテーションのワークフローを簡素化している。BATHはまた、フレームシフトを考慮した新しいアルゴリズムを導入し、フレームシフトを誘発する塩基の挿入や欠失（indel）を検出する。BATHは、エラーを含まない配列のアノテーションではHMMER3の精度に匹敵し、indel…

転写因子(TF)は遺伝子の発現調節に大きな役割を果たしている。各遺伝子の制御領域に結合するTFを発見することは、長年の研究の焦点であった。TF結合部位（TFBS）の実験的検証は複雑なプロセスであるため、予測を行うウェブツールが開発されてきた。しかし、これらのツールの大半は、データ入力のための使いやすい環境を提供しておらず、また、これらのツールの多くは、多くの偽陽性の結果を生み出している。本研究では、TFBSPredを紹介する。TFBSPredは、隠れマルコフモデルに基づくTFフレキシブルモデル（TFFM）を用いて結合部位を予測するウェブツールであり、自動化された最小限の入力で済むユーザーインタ…

電総研に入ったころはまだ自然言語処理は生成文法などガチガチの論理学の色合いが強く、構文解析をしたりする研究が幅を占めている印象でした。あくまで部外者の観察的な印象なのであてにはなりませんが、そのうち確率文脈自由文法とか出てきて、次第に確率という道具が入り込んでいって、統計的機械学習との距離が近づいてきたように思います。身近では浅井さんが音声認識に隠れマルコフモデルを適用する話とかを宣伝していて（その後バイオインフォマティクスに行かれましたが）、電総研ではそのつながりで音声から言語という階層で私の分野に対する理解が深まっていきました。 この本はそうした流れ出てきた決定版的教科書で、とてもわかりや…

2023年12月8日に『現場ですぐに使える!最新pythonプログラミング逆引き大全450の極意』が出版されました。現場ですぐに使える！ 最新Pythonプログラミング逆引き大全450の極意作者:金城俊哉秀和システムAmazon マインドマップによる整理 （TBD） 目次の俯瞰 現場ですぐに使える! 最新Pythonプログラミング逆引き大全450の極意 第1章 Pythonの概要 1-1 Pythonの基本事項 001 Pythonとは 002 Pythonのダウンロードとインストール 003 VSCodeのダウンロードとインストール 1-2 VSCodeのインストールと開発環境の用意 004…

目次 1 はじめに （ページ - 41） 1.1 研究目的 1.2 市場の定義 1.2.1 含まれるものと除外されるもの 1.3 市場範囲 1.3.1 市場の細分化 1.3.2 対象地域 1.3.3年 1.4 通貨 表1 米ドル為替レート（2019-2022年 1.5 利害関係者 2 研究方法 (ページ - 46) 2.1 調査データ 図1 ジェネレーティブAI市場：調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 表2 一次インタビュー 2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 2.1.2.2 主要業界インサイト 2.2 データの三角測量 図2 データの三角測量 2.3 市場規模の…

TABLE OF CONTENTS 1 INTRODUCTION (Page No. - 46) 1.1 STUDY OBJECTIVES 1.2 MARKET DEFINITION 1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 1.3 MARKET SCOPE 1.3.1 MARKET SEGMENTATION 1.3.2 REGIONS COVERED 1.3.3 YEARS CONSIDERED 1.4 通貨 表1 米ドル為替レート（2019-2022年 1.5 利害関係者 2 研究方法 (ページ - 51) 2.1 調査データ 図1 金融市場におけるNLP：調査デザイ…

目次 1 はじめに （ページ - 40） 1.1 研究目的 1.2 市場の定義 1.2.1 含まれるものと除外されるもの 1.3 調査範囲 1.3.1 市場の細分化 1.3.2 対象地域 1.4年 1.5通貨を考慮 表1 米ドル為替レート、2019-2022年 1.6 利害関係者 2 研究方法 (ページ - 45) 2.1 調査データ 図1 調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 表2 一次インタビューの主な参加者 2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 2.1.2.2 主要業界インサイト 2.2 データの三角測量 図2 データの三角測量 2.3 市場規模の推定 図3 合…