| NEW RELEASE 2006年6月27日 - HUGINの新バージョンを発表 グラフィカル・ユーザー・インタフェース(v6.7)およびHUGIN Decision Engine (v6.5). このリリースの主要な新機能は下記のとおり: ------------------------------------------ - 離散確率変数での対エビデンス感度（SE)分析 Huginグラフィカル・ユーザー・インタフェースでのベイジアン・ネットワークとインフルエンス・ダイアグラムでの分析。 - HUGINグラフィカル・ユーザー・インタフェースの対立解決ダイアログの改良。 - HUGINグラフィカル・ユーザー・インタフェースの情報価値ダイアログの改良。 HUGINグラフィカル・ユーザー・インタフェース v6.7: ------------------------------------ HUGINグラフィカル・ユーザー・インタフェースは、ベイジアン・ネットワークとインフルエンス・ダイアグラム内の離散確率変数についての対エビデンス感度（SE)分析のサポートによって拡張されました。SE分析は、最小および最大の事後信念の決定、エビデンス影響度分析、競合仮説間の判別、what-if分析、結果への感度を含みます: - 最小および最大の信念の決定は、非観察変数に関連する仮説変数の感度を分析するために役立ちます。 - エビデンス影響度分析は、エビデンスが与えられた仮説の標準化尤度を計算することによって、仮説でのエビデンスのさまざまな部分集合の影響度を調査します。 - 競合仮説間の判別は、ベイズ係数の計算に基づきます。この分析は、2つの仮説間を判別するエビデンスの部分集合の識別をサポートします。 - What-if分析は、仮説変数の事後分布での観察変数の値の変化の影響度を調査します。 - 対結果感度分析は、仮説の事後分布で単一の結果が持つ影響度を分析します。 HUGINグラフィカル・ユーザー・インタフェースの情報価値分析ダイアログは、新しい機能が追加されました: - 現在このダイアログは、各情報変数とターゲット・ノードの間の相互情報スコアのグラフィカルな表現を提供します。 - ターゲットと各情報変数の間の相互情報スコアは、ターゲット・ノードのエントロピーと比較されます。 - 表示される相互情報スコアの精度は、選択された精度に敏感です。 HUGINグラフィカル・ユーザー・インタフェースの対立解決ダイアログは、新しい機能が追加されました: - 現在このダイアログには、可能な仮説変数の集合を選択するオプションがあります。 - このダイアログは、可能な各対立解決に関する解決後の対立測度の値のグラフィカル表現を提供します。 - 表示される対立測度スコアの精度は、選択された精度に敏感です。 - 仮説駆動対立分析の実行が可能です。これは、仮説の事後確率での個別の結果の影響度を調査することができます。 - 可能な対立のスコアをトレースするサポートが改善されました。選択されたエビデンスの集合のすべての部分集合についての部分対立を計算できます。 HUGINグラフィカル・ユーザー・インタフェースは、さまざまな新機能で改良されました。下記が含まれます: - 実行モードでのチャンス変数のシミュレーション。挿入されたエビデンスでのすべての変数のインスタンス化をシミュレートできます。 - "Network"メニュー下のメニュー項目が、再整理されました。"Analysis"メニュー項目が導入されました。 - 連続値チャンス・ノードでの値が入力された後（プロパゲーション後とは対照的に）、モニターとノードのリストが、直ちに更新されるようになりました。 - 選択されたノードまたはすべてのノードの信念をネットワーク・ログにレポートする機能が含まれました。. - 実行モードでノードが選択されたとき、離散値チャンス・ノードのエントロピーが、Usage Logに表示されます。 - 2つの離散値チャンス・ノード間を接続するエッジを選択したとき、それらのノードの相互情報スコアが、Usage Logに表示されます。 - ロング・メニューがサポートされました（たとえば、ロング・メニューは、読み込まれたたくさんのクラスを伴って表示できます。） - d-分離分析が、編集モードでのNetworkModelsについて可能になりました。 - ノード状態の再配置の機能が追加されました。 - モデルのグラフを表示しているモニタ・ウィンドウを印刷する機能が追加されました。 - モデルをBMPで書き出す際にモニタ・ウィンドウを含むことができるようになりました。 - 子ノードの表を失わずに親ノードを置き換えることができるようになりました。 なお、HUGINグラフィカル・ユーザー・インタフェースの安定性の改良に努力が注入されました。 HUGIN Decision Engine v6.5: --------------------------- HUGIN Decision Engineが下記の機能によって拡張されました: - AICおよびBICスコアを計算する機能が追加されました。AICおよびBICは、モデルの複雑性を考慮に入れてモデル品質を比較するスコアです。 - 単一の関数を用いてデータ・ケースをエビデンスとして入力することができるようになりました。これは、たとえば、すべてのデータ・ケースで反復したり、事後信念を計算するのに便利です。 - 値またはラベルに対応する離散チャンス・ノードまたは決定ノードの状態インデックスを獲得する機能が追加されました。これは、とくに区間サブタイプを持つノード上のエビデンス挿入に役立ちます。 - d-分離分析を実行する機能が追加されました。これは、ハード・エビデンスの集合、およびソフト・エビデンスの集合を考えて、それぞれ1つの集合ノードにd-接続、d-分離であるノードを獲得する2つの機能を含みます。 - ノードおよびドメインのクローニング機能が追加されました。 さらに、HUGIN Decision Engineの既存の機能にいくつかのマイナーな修正が施されました: - 学習アルゴリズムによって取り扱えるケース・データの量が（同じ物理メモリで）2倍になりました。 - HUGIN APIは、ケースおよびデータ・ファイル中の引用なしの（常に引用されたラベルを要求するのとは対照的に）シンプルなラベルをサポートするようになりました。 - パラメータ推定の完了後、EMアルゴリズムが、 ログ・ファイルにAICおよびBICスコアをレポートします。 - HUGIN C APIおよびHUGIN ActiveXサーバーでの、ブーリアン・ノードのデフォルト・ラベルが、"false"と"true"に変更されました。 - h_domain_get_log_likelihood関数（HUGIN C API内および、その他のHUGIN APIの相当する関数）は、（EMアルゴリズムを用いるとき、最後から2番目の繰り返しのパラメータ値を用いるのとは異なり）実パラメータ値を用いて対数尤度を返します。 POULIN-HUGIN v.1.4 release: --------------------------- Poulin-Huginは、最新のアップグレードPatterns and Predictions version 1.4を発表しました。このアップグレードは、新しくさらにユーザー・フレンドリーの領域の始まりとして位置づけられます。 PH 1.4の新機能: - クロス・プラットフォームGUI (PHJ) が、初期ユーザー体験を簡素化するために追加されました。基本機能は、計画された高度機能の追加とともにGUI内に含まれます。 - 複数の入力ファイル、レスポンス・ファイルのオプションでのPH Patterns and Predictionsの使用を簡素化するために、下記のコマンドが追加されました。: csv2dat, ustruct2dat, ustruct2hcs - オブジェクト度数を持つHuginケース・ファイルおよびデータ・ファイルを作成する新コマンド'count'が、ツール一式に追加されました。 - 予測範囲の実装が、新区間を追加するのではなく、無限大を含むように既存区間を拡張するように改訂されました。 Poulin-Hugin Trial v1.4 は、個人の非商法利用のために、全機能無償研究用ツールとして存続します。次のURLで利用できます: http://www.poulinhugin.com/trial/ 一方、Poulin-Hugin Research Professional版（http://www.poulinhugin.com/orderinfo/pro.htmで利用可能）は、下記を含みます: - サポート - 階層モデリング - 正確な関数 - 非Windowsプラットフォーム用ビルド（UNIX亜種など） 通常価格1000 Euro (1,272 USD)、学術用 500 Euro (620 USD)、現在、15％ディスカウント・キャンペーン中。6月30日まで850 Euro (1,081 USD)でアップグレードできます。 Hugin GUI および開発ツールでのその他たくさんの調整が申しつけによって可能です。どのような個別のご相談でもsales@poulinhugin.com（国内はsales@mindware-jp.com）で承ります。 Poulin-Huginに関する報道: 量的分析に関する英国の雑誌・テクニカル・アナリスト (http://www.technicalanalyst.co.uk/)は、3-4月号でPoulin-Huginを扱いました。 専門家: 「多因子分析やベイジアン・ソフトウェアに特化している国際的なソフトウェア会社Poulin-Huginは、アグレッシブなファンド・マネージャが直面する課題に関係した重要な研究と分析を推進し、彼らの"Patterns and Predictions" ソフトウェア・スイートによって、新しい推進方法を提案している....」この記事は次のURLで閲覧できます: http://www.poulinhugin.com/TA_MAR_06.pdf POULIN-HUGINは、HUGIN Expert A/Sと Poulin Holdings LLCの提携です。www.poulinhugin.comを参照ください。 新EU-projectの参加 - HiTS /ISAC ------------------------------- HUGINがHiTS / ISACに参加することを発表します。- セキュリティ用ハイウエイ: インテリジェンス・サービスのセキュア・インタオペラビリティ。 HiTS /ISAC は、'セキュリティ研究分野でのヨーロッパの潜在産業力の強化プログラム2004-2006' (PARS)の準備アクションです。 提案されたプロジェクトHiTS/ISACのビジョンは、テロや組織犯罪の防止によるより安全なヨーロッパです。さまざまな情報源からの情報を分析・融合することができるように疑わしい活動の情報を交換するインテリジェンス・サービス（諜報サービス）のインタオペラビリティを推進します。 優れた状況の認識性と国境を越えたインタオペラビリティが、新しいテクノロジーをリードし、ヨーロッパ全域で作業し、訓練し、協力するための実行方法を可能にするカギです。今日、法執行当局のデータベース内の疑わしい活動に関する情報がヨーロッパ全域に配布されています。この情報は、ヨーロッパの他の機関には簡単に、とくに"オンライン"では利用できません。 HiTS/ISACの目的は、疑わしい活動を発見して早期に警告を提供するために、犯罪容疑者間のコミュニケーション、人・モノ・金の得意な動きなど、たくさんの情報源からの情報を分析・融合できるようにすることです。HiTS/ISACは、問題解決環境を開発して、いつでもどこでも開設できるバーチャル・オペレーション・ルームの中でそれをデモする予定です。ツールとプロセスが開発、実装され、現実的なシナリオを用いてデモされます。 このコンソーシアムは、9カ国うち4カ国は新しい加盟国の産業界と中小企業で構成されています。 プロジェクト・リーダー: Saab AB, SV このコンソーシアムは、10カ国からの12のパートナーで構成されています。プロジェクトは、2006年6月に開始して18ヶ月運営されます。 次回のHUGINコース ----------------- 2006年の秋には2回のHUGINコースが予定されています。 デンマークのコースは、定例のコースで、HUGINソフトウェアでベイジアン・ネットワークを学ぶことができます。このコースは基本的に3つの部分からできていて、ベイジアン・ネットワークの構築と活用、インフルエンス・ダイアグラムの構築と活用、結果の分析方法、を学びます。コース中で、我々は、HUGINアプリケーション・プログラミング・インタフェースの使い方を説明します。3日間のコースは、理論とHUGINソフトウェアのパワーをどのように実効展開するかの実践トレーニングを組み合わせています。 米国・アーリントンのコースは、HUGINとIETによる共同開催です。このコースは2日間で、HUGIN Exper社が提供するベイジアン・ネットワークとHUGINツールのイントロダクションと、もう1日は、IETが提供する実装トレーニングです。IETは、一般的な事例を用いて、実装プランの開発プロセスを説明します。受講者は、IETのプロジェクト・プロセス・マニュアルに基づく実装プラン開発で用いるためのワークブックを貰えます。したがって、受講者はベイズおよびHUGINを学ぶだけではなく、重要なことは、自分自身で行動するためのプランを持ち帰ることです。 2006年秋のコース開催日: 10月11日から13日、デンマーク・コペンハーゲン 9月26日から28日、米国・バージニア州・アーリントン 大学院生（前期・後期）は、HUGINトレーニング・コースに割引価格で参加できます。 もしこれらのコースへのご参加に興味がおありでしたら、course@HUGIN.com（英語）またはsales@mindware-jp.com（日本語）までお問い合わせください。詳しい情報は、次のURLでご覧頂けます：http://www.HUGIN.com/Products_Services/Services/Training/. Hugin従業員による新しい論文 --------------------------- 以下は、HUGINの従業員が著者または共著者となっている新しい論文です。 - Madsen, A. L. (2006). Belief Update in CLG Bayesian Networks With Lazy Propagation, Proceedings of the 22nd Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, to appear. - Madsen, A. L. (2006), Variations Over the Message Computation Algorithm of Lazy Propagation, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part B: Cybernetics, 36 (3), pages: 636-648. - Kjarulff, U. B. and Madsen, A. L. (2005), Probabilistic Networks - An Introduction to Bayesian Networks and Influence Diagrams, 133 pages, Unpublished manuscript available from http://developer.hugin.com/Publications/. HUGINの人々による論文リストは、http://developer.hugin.com/Publications/ をご参照ください。 --------------------------------------------------------------------- To unsubscribe, e-mail: newsletter-unsubscribe@listserver.hugin.com. 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