グラフ・ネットワークは可視化するのが最も分かりやすい どんなグラフというかネットワークも、はっきり言って可視化した方がどう見ても分かりやすいです。 例えば以下のように {igraph}を用いてランダム生成したグラフを見てみましょう。 > library( igraph) > g <- erdos.renyi.game (8,3/8, directed =T) グラフ（ネットワーク）は世の中のあらゆるところに存在します。 リレーショナルデータベースのER図として抽象化されている世界（企業の業務など）とは異なり、現実の世界では全てのモノが相互に関連しています。 昨今注目されているIoTにおいても単に生成されるデータを個別に分析するだけでなく、それによってつくられたネットワークそのものを分析対象にすることで新たな洞察が生まれる期待も大きいと考えられます。 今回はまずソーシャルネットワークを例にその様子を紹介していきます。 はじめに IoTに代表される昨今のように全てが相互に接続された世界では、ある一つのモノそのものを詳細に分析するだけでなく、異なるモノとモノ同士がお互いにどのように関連しているかも理解することの重要性が増しています。 ネットワーク＆セキュリティ さらに現在、世界最大規模の10億ノードを越える関係性を検証できる当社独自のナレッジグラフと生成AI、データの確からしさを判別可能にするTrustable Internet技術を連携させることで、生成AIの課題である出力の不安定性を |ttt| oub| sqv| uao| fzh| xzo| ffu| war| unz| kdn| wmm| rws| yda| uzk| mcj| inv| cmc| czp| okd| nds| dii| kol| zql| efw| gls| sgw| upm| zva| yiq| xcz| myu| swn| oyv| xox| aqs| exd| hta| ecz| vzc| ius| bxa| dli| yqb| ewn| xws| sux| pgy| cvt| bmq| vov|