各種言語での繰り返しと分岐の実装例
概要
プログラミング言語の中でも基本機能は、"プログラミング言語の歴史"でも述べた「構造化言語」の3つの機能である(1)順次進行、(2)条件分岐、(3)繰り返しの中の一つの要素となる。ここではこの内繰り返しと分岐...
ICT技術:ICT Technology
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
Clojureと型システムとSPEC
型システムと静的型付け言語/動的型付け言語
型システムは、コンパイル時または実行時に型検査を実行して、型の不一致がある場合にエラーを報告するものであり、プログラミング言語において、型システムはプログラム内で使用される値...
ペトリネット技術の概要と人工知能技術との組み合わせ、各種実装について
ペトリネットの概要
ペトリネットとは、ペトリが1962年に提案した離散事象システムの記述モデルで、事象駆動型のシステムにおいて，非同期・並行な事象と，それを導く状態との関係を表現するものとなる。ペトリネットは，...
Gitの概要と簡単な利用方法と参考図書
サマリー
Gitは、ソースコードのバージョン管理システムで、Gitを使用することで、プロジェクトの変更履歴を追跡し、複数の人々が同時にプロジェクトに取り組むことができるものとなる...
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: 深層強化学習の弱点である環境認識の改善の為の2つのアプローチの実装
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弱点である環境認識の改善の為の2つのアプローチの実装(逆予測型、制約型、表現学習、模倣学習、再構成型、予測型、WorldModels、遷移関数、報酬関数、表現学習、VAE、Vision Model、RNN、Memory RNN、モンテカルロ法、TD Search、モンテカルロ木探索、モデルベースの学習、Dyna、深層強化学習の弱点)
webクローリング技術の概要とPython/Clojureによる実装
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webクローリング技術の概要とPython/Clojureによる実装(jsoup、clj-http、enlive、clojure.data.json、HTML、CSS、XPATH、JSON、BeautifulSoup、Scrapy、データ抽出、自然言語処理、データベース、検索、SNS分析)
Kubernetesの概要と環境設定、参考図書
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Kubernetesの概要と環境設定、参考図書(マイクロサービス、Spinnaker、Blue、コンテナ、クラウドネィティブ、Skaffold、Clair、セキュリティ、BuildKit、Kaniko、Operator、Helm、Chart、Sock Shop、YAML、Prometheus、Grafana、Pod、Minikube)
保護中: Clojureを用いた回帰分析(1) 単回帰モデル
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)タスクに用いられるClojureを用いた回帰分析(1) 単回帰モデル(決定係数R2、相関係数R、残差の分散、分散、平均二乗誤差、説明変数、適合度、線形回帰モデル、従属変数、独立変数、モデル化誤差、異分散性、残差プロット、回帰直線関数、線形方程式、回帰モデル,incanter)