ISWC2022論文集より
ISWC2022論文集より
知識情報をハンドリングする人工知能技術の一つであるセマンティックウェブ技術の国際学会であるISWC2022より。前回はISWC2021について述べた。今回は、ISWC 2022のについて述べ...
ICT技術:ICT Technology
光コンピュータを実現するための様々なアプローチ
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)タスクを活用するための光コンピュータを実現するための様々なアプローチ(フラクタル、超高精細空間光変調素子、立体映像、自己増殖するソフトウェア、自己増殖するハードウェア、Spatial Light Modulator、SLM、空間変調素子、Colloidal diamond、プラスチック、フォトニック結晶、ダイヤモンド、5次元データストレージ、ナノ構造、スーパーマン・メモリークリスタル、スーパーマン、孤独の要塞)
保護中: Clojureを用いたネットワーク解析(2)Glitteringを使ったグラフ中の三角の計算
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Clojure/Glitteringを使ったグラフ中の三角の計算を用いたネットワーク解析(GraphX、Pregel API、Twitterデータセット、カスタム三角形カウントアルゴリズム、メッセージ送信関数、メッセージマージ関数、外部結合、RDD、頂点属性、Apache Spark、Sparkling、MLlib、Glittering、三角カウント、edge cut戦略、random-vertex-cut戦略、ソーシャルネットワーク、グラフ並列計算機能、Hadoop、データ並列システム、RDG、Resilient Distributed Graph、Hama、Giraph)
保護中: インフラストラクチャの管理ツールTerraformのセットアップ
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インフラストラクチャの管理ツールTerraformのセットアップ(git-secrets、Dockernized Terraform、AWSのクレデンシャル、チーム開発、tfenv、Homebrew、AWS CLI、AWSマネジメントコンソール、アクセスキーID、シークレットアクセスキー、python、Identity and Access Management、AWS、環境設定)
AWSクラウドサービスデザインパターン(1)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに活用されるAWSクラウドサービスデザインパターン(Snapshot、Stamp、Scale Up、Scale Out、Ondemand Disk、Multi-Server、Multi-Datacenter、Floating IP、Deep Health Check、Routing-Based HA、Clone Server、NFS Sharing、NFS Replica、State Sharing、URL Rewriting、Rewrite Proxy、Cache Proxy、Scheduled Scale Out、IP Pooling、Web Storage、Direct Hosting、Private Distribution、Cache Distribution、Rename Distribution、Private Cache Distribution、Latency Based Origin)
保護中: Clojure/Incanterを用いた統計解析と相関評価
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Clojureを用いた統計解析と相関評価(累積確率、信頼区間、標準偏差、母集団、95%信頼区間、両側検定、z変換、フィッシャーz変換、累積分布関数、t分布、片側検定、自由度、サンプリングエラー、帰無仮説、対立仮説、仮説検定、標準スコア、ピアソンの積率相関係数、共分散、ジッタリング、対数正規分布、ベキ乗、ギブラットの法則、ヒストグラム)
保護中: 分散データ処理を可能とするApache Sparkの活用 -アプリケーションの開発と実行
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)タスクに活用れる分散データ処理を可能とするApache Sparkの活用 -アプリケーションの開発と実行(強制終了、yarn-clientモード、yarn-clusterモード、YARN、管理コマンド、クラスタ、python、Clojure、Shell、AWS、Glue、sparkplug、spark-shell、spark-submit、Nodemanager、HDFS、Sparkアプリケーション、Scala、sbt、plugin.sbt、build.sbt、ビルド、sbt-assemblyプラングイン、JARファイル)
Dockerとは?その利点と課題、仮想化基盤との相違点とアーキテクチャ概要
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Dockerの利点と課題、仮想化基盤との相違点とアーキテクチャ概要(cgroups、資源管理ツール、仮想ファイル、Linuxカーネル、Windows、Windows Server、pid名前空間、user名前空間、uts名前空間、net名前空間、nmt名前空間、ipc名前空間、ハイパーバイザー型、名前空間、仮想化ソフトウェア、WIndows Server Container、無停止サーバー、ミッションクリティカル、ライブマイグレーション、キャパシティプランニング、オーケストレーション、kubernetes、イミュータブル・インフラストラクチャ、ディスポーザブル・コンポーネント、疎結合、IaaS、クラウドコンピューティング)
保護中: Apache SparkとMLlibによる大規模な機械学習
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Apache SparkとMLlibによる大規模な機械学習(予測値、RMSE、因子行列、ランク、潜在的特徴、近傍領域、二乗和誤差、Mahout、ALS、Scala、RDD、交互最小二乗法、alternating least squares、確率的勾配降下法、永続化、キャッシュ、Flambo、Clojure、Java)
保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用(1)概要
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強化学習に対するニューラルネットワークの適用の概要(Agent、Epsilon-Greedy法、Trainer、Observer、Logger、確率的勾配降下法、Stochastic Gradient Descent、SGD、Adaptive Moment Estimation、Adam、Optimizer、誤差逆伝搬法、Backpropagation、勾配、活性化関数、バッチ法、価値関数、戦略)