【計算知能ラジオ】Clifford代数と機械学習の融合

---   **ナレーター**: 皆さん、こんにちは！今日の「計算知能ラジオ」では、Clifford代数と機械学習を統合した最新の研究についてお話しします。   **ホスト**: まず、Clifford代数とは何か、簡単におさらいしておきましょう。Clifford代数は、ベクトルや幾何学的オブジェクトの計算を効率的に行うための数学的なフレームワークです。物理学や工学の分野でよく用いられます。   **ゲスト**: そうなんですね。そして、このClifford代数を機械学習の領域に適用するのが、今回の研究のユニークなポイントです。特に、高次元の特徴空間での動作パターン認識に焦点を当てています。   **ホスト**: 高次元の特徴空間とは、どういうものなのでしょうか？   **ゲスト**: 例えば、自動車の自動運転技術やスポーツ動作の分析など、複雑な状況や動きを計測・解析する際に、多くのデータや情報が必要になります。これらの多くの情報を一つの「空間」にマッピングして、その中での関係やパターンを把握することを高次元の特徴空間と言います。   **ナレーター**: この研究の中で、Clifford代数はこの高次元の空間での特徴量の抽出に利用されます。そして、その特徴量を標準的な機械学習アルゴリズムに統合する方法が探求されています。   **ホスト**: それは面白い！つまり、この新しい手法によれば、従来の機械学習モデルが取りこぼしていた情報や関係を、Clifford代数を使って効果的に捉えることができるわけですね。   **ゲスト**: まさにその通りです。今回の研究によって、これまでにない新しいパラダイムを確立し、様々な応用分野での問題解決に貢献することを期待しています。   **ナレーター**: Clifford代数と機械学習の統合、今後の進展が楽しみですね。それでは、今日の「計算知能ラジオ」はここまでとなります。次回も最新の研究や技術についてお届けしますので、お楽しみに！   --- 告知リンク： https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud https://youtu.be/gP7jjWApgHA https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html https://www.kogakuin.ac.jp/science/ https://wcci2024.org/

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