https://3rdlayer.uk/ja/tags/trajectory-ml/Recent content in Trajectory ML on 3rd layerHugo -- 0.157.0ja-JPSun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ja/posts/trajectory-ml-01-observations/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ja/posts/trajectory-ml-01-observations/細胞分化とキャラクター会話を共通の問いで学ぶ。観測、状態、経路、動力学、結果を区別し、12講共通の合成実験を始める。https://3rdlayer.uk/ja/posts/trajectory-ml-02-pca/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ja/posts/trajectory-ml-02-pca/復元誤差と分散からPCAを導き、共分散の固有ベクトルとSVDを結ぶ。未知セッションで圧縮を評価する。https://3rdlayer.uk/ja/posts/trajectory-ml-03-representation/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ja/posts/trajectory-ml-03-representation/オートエンコーダーとVAEを実際に学習し、ELBOと再パラメータ化を理解する。復元精度と意味のある状態発見を分けて評価する。https://3rdlayer.uk/ja/posts/trajectory-ml-04-manifold/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ja/posts/trajectory-ml-04-manifold/近傍グラフからIsomapとUMAPを理解する。二次元の見取り図を、時計や大域距離の正確な地図と混同しないための実習。https://3rdlayer.uk/ja/posts/trajectory-ml-05-diffusion/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ja/posts/trajectory-ml-05-diffusion/近傍から可逆なランダムウォークを作り、その遅い成分でデータ全体の構造を表す。https://3rdlayer.uk/ja/posts/trajectory-ml-06-clustering/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ja/posts/trajectory-ml-06-clustering/距離による分割とグラフのコミュニティを比較し、発見した集団を状態と呼ぶための根拠を考える。https://3rdlayer.uk/ja/posts/trajectory-ml-07-trajectories/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ja/posts/trajectory-ml-07-trajectories/MST、principal curve、PAGAを区別し、pseudotimeが測定するものと測定しないものを理解する。https://3rdlayer.uk/ja/posts/trajectory-ml-08-sequences/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ja/posts/trajectory-ml-08-sequences/観測順序から遷移を推定し、不確かな隠れ状態を復元し、filteringとsmoothingを区別する。https://3rdlayer.uk/ja/posts/trajectory-ml-resources/Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900https://3rdlayer.uk/ja/posts/trajectory-ml-resources/高次元の観測から隠れた状態と軌跡を復元する12講。PCAからFlow Matching、生存分析と因果推論まで、共通の合成データで学ぶ。