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Polaris.AIでは、公式テックブログを通じて、エンジニアがAIに関する最新情報や技術知見を発信しています。
これまでの記事をピックアップして紹介しておりますので、ご関心のあるテーマがございましたら、ぜひご覧ください。
目次
視覚的に学ぶヒューリスティック最適化入門 —— 焼きなまし・ビームサーチ・遺伝的アルゴリズム
マッチング理論による高校入試制度改革の概要
ダイクストラ法よりも高速! 66年ぶりの快挙を成し遂げたアルゴリズムについて
最新の時系列ファウンデーションモデルは,生き物の自律神経の良し悪しや無呼吸症の兆候を表す生体リズムを認識・予測できるか?
最新のTracking技術を比較!YOLO-TrackingとSAMURAIの違い
回帰予測の評価指標で0除算に対応する
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視覚的に学ぶヒューリスティック最適化入門
—— 焼きなまし・ビームサーチ・遺伝的アルゴリズム
AIのコーディング能力が向上する中、「良い方針を選び、導く直観力」の重要性が一層増しています。
本記事では、焼きなまし法/ビームサーチ/遺伝的アルゴリズムといった代表的なヒューリスティック最適化手法を、ビジュアライザー付きでやさしく解説します。
実務でも活用が進んでいるこれらの手法を、ヒューリスティクスの世界に初めて触れる方でも「ざっくり理解」できるよう、図解・コード・イメージを豊富に盛り込んでいます。
記事の後半には、AtCoderのAHC(Heuristic Contest)紹介や実践課題も掲載。
最適化・アルゴリズム・競技プログラミングに興味のある方は必読です。
▼ 記事はこちら
https://zenn.dev/polarisai_blog/articles/5d02ee585be0b4
マッチング理論による高校入試制度改革の概要
本記事では、経済学や計算機科学の分野で発展してきたマッチング理論を、実際の社会課題、特に日本の公立高校入試制度における「単願制」の課題を例に解説しています。
以下のような観点から、制度設計とアルゴリズムの関係を丁寧に解きほぐしています
- 単願制が生む不公平のメカニズム
- 解決策として注目される「受入保留アルゴリズム(DA方式)」の仕組み
- 耐戦略性・安定性という2つの望ましい性質
- 実社会での応用可能性と今後の展望
制度設計やアルゴリズム設計に関心のある方には、特におすすめの内容です。
▼ 記事はこちら
https://zenn.dev/polarisai_blog/articles/a87740ec75c1d5
ダイクストラ法よりも高速!
66年ぶりの快挙を成し遂げたアルゴリズムについて
本記事では、最新論文 “Breaking the Sorting Barrier for Directed Single-Source Shortest Paths”(STOC 2025)を踏まえ、従来のダイクストラ法から出発してどのように高速化を図れるのかを丁寧に追っています。
まず最短経路問題の定義と既存アルゴリズムの計算量を整理し、ダイクストラ法の動作を記号付きで再確認しました。
そのうえで、論文の核心アイデアの一つである「分割統治(BMSSP)」を導入し、データ構造操作をまとめて実行することで計算量削減を狙う手順と擬似コードを解説しています。
▼ 記事はこちら
https://zenn.dev/polarisai_blog/articles/4b7ed879ff6f2e
最新の時系列ファウンデーションモデルは,生き物の自律神経の良し悪しや無呼吸症の兆候を表す生体リズムを認識・予測できるか?
本記事のテーマは「時系列ファウンデーションモデルによる心拍変動(HRV)解析と睡眠時無呼吸症候群(SAS)への応用可能性」です。
近年、自然言語処理やコンピュータビジョンの分野で注目されているファウンデーションモデル(Foundation Models: FMs)が、時系列データ解析にも応用され始めています。本記事では、特に生体信号であるHRVデータに焦点を当て、最新の時系列ファウンデーションモデルであるLag-LLaMAとChronosが、どの程度自律神経の状態やSASの兆候を認識・予測できるかを探求しています。
記事内では、Lag-LLaMAとChronosのアーキテクチャや動作原理の比較、HRVデータへの適用方法、予備的な計算機実験の結果などを詳しく解説しています。生体信号解析やヘルスケア分野におけるAI活用に関心のあるエンジニアや研究者の方々にとって、実務に直結する知見が詰まった内容となっております。
▼ 記事はこちら
https://zenn.dev/polarisai_blog/articles/798c215630bd83
最新のTracking技術を比較!YOLO-TrackingとSAMURAIの違い
物体検出において高精度を誇るYOLOと、セグメンテーションモデルSAMURAIを活用して、Trackingに挑戦した実践的な内容となっています。
本記事では、
- YOLOv8での物体検出の流れ
- SAMURAIによるセグメンテーションの組み合わせ方
- Trackingにおけるラベル整備と工夫
- 今後の展望や課題感
といった内容を、実際のコードや図解とともに丁寧に解説しています。
物体検出・セグメンテーション・Trackingといった領域に関心のあるエンジニアの方には、特に読み応えのある内容です。
▼ 記事はこちら
https://zenn.dev/polarisai_blog/articles/tracking-yolo-samurai-coco9122
回帰予測の評価指標で0除算に対応する
MAPEの0除算問題を中心に、MAE・RMSE・WMAPE・SMAPEなどの指標を比較しながら、現場で使える実装と判断基準を丁寧に解説しています。
- 回帰タスクにおける代表的な評価指標(MAE・RMSE・MAPE)をわかりやすく解説
- MAPEに潜む“0除算問題”とその回避策(無視・微少量加算・代替指標)をコード付きで紹介
- WMAPE・SMAPEなどの実務向け代替指標も比較し、状況に応じた使い分けのヒントを提示
▼ 記事はこちら
https://zenn.dev/polarisai_blog/articles/5f79d996c7ee50
今後もPolaris.AIでは、AI活用や実装に関する実務的な知見を継続的に発信してまいります。
ご関心をお持ちいただけましたら、Zennにてフォローいただけますと幸いです。
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