コンピューターの数学の基礎
人工知能、機械学習技術の基礎となるコンピューターの数学の概要、関数、集合、確率、連立方程式、微分、積分
人工知能:Artificial Intelligence
確率と論理の統合(1) ベイジアンネットとKBMCとPRMとSRL
確率と論理の統合、知識ベース(KBMC)によるベイジアンネットの自動生成、prolog、後ろ向き推論
因果と相関の違いについて
人工知能、機械学習のモデルのベースとなる因果と相関の相違に対する考察
SW技術とIOTとsmart city
デジタルトランスフォーメーション(DX)、機械学習(ML)、人工知能(AI)に用いられるsemantci web技術とスマートシティとマルコフロジックネットワーク
Semantic media Wiki
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)のためのsemantic webツール、semanticmediawikiの実装について
k-meansとClojure
自然言語処理ツール、Clojureによるk-meansでの分類、教師なし学習
liblinearと自然言語処理を用いた文の分類
自然言語処理ツール、Clojureによるliblinear、SVM、分類、機械学習
ベイズ統計の歴史とSTANを使ったベイズ推定
人工知能(AI)、機械学習(ML)、自然言語処理(NLP)のためのベイズ推定と情報理論について、ド・モアブルの確率論からベイズの確率とシャノンの情報工学とベイズ推定のためのツール(STAN)の紹介
データクレンジングツールopenrefine
DXやセマンティックウェブで利用される自然言語処理ツールopenrefineの概要
Rによるクラスタリング – k-means
Rを使った機械学習、k-meansを使った教師なし、非階層分類