RやPythonを用いた一般的な時系列解析のための実装例
時系列データの解析の概要
時系列データとは、株価や気温、トラフィック量などの時間の経過に応じて値が変化するデータのことを呼ぶ。この時系列データに対して機械学習を適用することで、大量のデータを学習し、未知のデー...
人工知能:Artificial Intelligence
LightGBMの概要と各種言語での実装
LightGBMの概要
LightGBMは、Microsoftが開発したGradient Boosting Machine（GBM）のフレームワークであり、大規模なデータセットに対して高速かつ高精度なモデルを構...
Pythonによる機械学習とデータ分析の概要と代表的なライブラリの紹介
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)に活用されるPyhonを用いたデータ解析のライブラリ、参考図書に関する解説
Prophetを用いた時系列分析について
Prophetの概要
Prophetは、Facebookが開発した時系列予測ツールであり、時間の流れや周期性、祝日などの影響を考慮して、未来の時系列データを予測することができるものとなる。
Pro...
保護中: ベイズ推論での隠れマルコフモデル構築と完全分解変分推論
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)タスクに活用されるベイズ推論での隠れマルコフモデル構築と完全分解変分推論(近似事後分布、カテゴリ分布、ディリクレ分布、期待値計算、遷移確率行列、ポアソン混合モデル、変分推論)
テクノロジー雑話- 様々な最新技術に対する考察
テクノロジー雑話- 様々な最新技術に対する考察
ここでは、本ブログの主題である人工知能技術以外の最新テクノロジー(バイオテクノロジー、エネルギー、物理学、農業、化学、天文学、脳科学、量子センシング、ロボット技...
保護中: 説明できる機械学習(19)prototypeとcriticism
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保護中: 深層強化学習の研究動向:メタラーニングと転移学習、内発的動機づけとカリキュラムラーニング
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)タスクに活用される深層強化学習の研究動向:メタラーニングと転移学習、内発的動機づけとカリキュラムラーニング(カリキュラムの自動生成、タスクの自動分解、タスクの難易度調整、内発的報酬、ロボットドメイン変換、シミュレータからの転移学習、BERT、Model-Agnostic Meta-Learning、Active Learning、Metric/Representation Base、Memory/Knowledge Base、Weigh Base、Learning to Optimize)
保護中: プレイヤーの行動の候補が膨大あるいは連続的な場合の最適腕バンディットとベイズ最適(2)
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)タスクに活用されるベイズ最適化とプレイヤーの行動が膨大/連続的な時のバンディット(マルコフ連鎖モンテカルロ、モンテカルロ積分、ターンカーネル、スケールパラメータ、ガウスカーネル、共分散関数のパラメータ推定、Simultaneous Optimistic Optimazation policy、SOO方策、アルゴリズム、GP-UCB方策、トンプソン法則、期待値改善方策、GP-UCB方策)
保護中: 重複型スパース正則化によるスパース機械学習
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)タスクに活用される重複型スパース正則化によるスパース機械学習(主問題、双対問題、相対双対ギャップ、双対ノルム、モーローの定理、拡張ラグランジュ法、交互乗数法、停止条件、重複ありグループL1ノルム、拡張ラグランジュ関数、prox作用素、ラグランジュ乗数ベクトル、線形制約、交互方向乗数法、制約付き最小化問題、テンソルの多重線形ランク、凸緩和、重複型トレースノルム、置換行列、正則化法、補助変数、エラスティックネット正則化、罰則項、タッカー分解、高階特異値分解、因子行列分解、特異値分解、ウェーブレット変換、全変動、雑音除、圧縮センシング、異方的全変動、テンソル分解、エラスティックネット)