Thinking Machines 機械学習とそのハードウェア実装
サマリー
機械学習をハードウェア的に実装する場合、多くは専用のハードウェア利用することとなる。それらの手段としては以下のようなものがある。
GPUを使用する：グラフィックスカード(GPU)を利用することで、一...
ICT技術:ICT Technology
保護中: 弱ラベル学習のためのサポートベクトルマシン(2)マルチインスタンス学習
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サポートベクトルマシンの拡張、弱ラベル学習問題へのSVMによるマルチインスタンス学習アプローチ(mi-SVM、MI-SVM)
ClojureとJavascript、node.js、webフレームワークとの連携
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるウェブフレームワーク(javascript、React、node.js等)とClojureの連携のClojurescriptによる実装
ClojureとPythonの連携と機械学習
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PythonモジュールのClojureとの連携ライブラリ(libpython-clj)の実装とサンプルコード(transformers、lime、autoencoder等)
GPy – Pythonを用いたガウス過程のフレームワーク
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確率的生成モデルの応用であるガウス過程のPythonを用いた実装であるGPy(ガウス回帰問題,補助変数法,スパースなガウス回帰,Bayesian GPLVM,ガウス過程による潜在変数モデル)
Clojureでのガウス過程の実装
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確率的生成モデルの拡張として、fastmathを用いたClojureでのガウス過程の実装
SublimeText4とVS codeでのPython開発環境立ち上げ
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Pythonの開発環境のSublimeText4とVS codeでの立ち上げ
SublimeText4とVS code、LightTableでのClojureの開発環境立ち上げ
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言語のSublimetextおよびVS codeでの開発環境立ち上げについて
保護中: 弱ラベル学習のためのサポートベクトルマシン(1)半教師あり学習
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サポートベクトルマシンの応用としての弱ラベル学習(訓練事例の一部だけにラベル情報が与えられている半教師あり学習)
Webやドキュメントからの表形式データの抽出と意味注釈(SemTab)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データ抽出タスクの一つであるWebやドキュメントからの表形式データの抽出と意味注釈学習についてISWCのワークショップ(SemTab)を中心に述べる