保護中: ガウス過程による教師なし学習(1)ガウス過程潜在変数モデルの概要とアルゴリズム
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)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潜在変数モデル(GPLVM)を用いた教師なし学習の概要とアルゴリズム、ベイズガウス過程潜在変数モデル(Bayesian GPLVM)
微分積分:Calculus
保護中: モデルフリー強化学習のpythonによる実装(2) モンテカルロ法とTD法
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モンテカルロ法とTD法等のモデルフリー強化学習のpythonによる実装(Q-Learning、Valueベースの手法、Monte Carlo法、ニューラルネット、Epsilon-Greedy法、TD(λ)法、Muli-step Learning、Rainbow、A3C/A2C、DDPG、APE-X DQN)
保護中: 確率的バンディッド問題の基礎
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バンディッド問題の基礎(大偏差原理とベルヌーイ分布での例、チェルノフ・へフディングの不等式、サノフの定理、へフディングの不等式、カルバックライブラー・ダイバージェンス、確率質量関数、裾確率、中心極限定理による確率近似)
保護中: 機械学習における連続最適化の基本事項としての凸解析の基礎
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連続最適化の基本事項としての凸解析の基礎(劣勾配、劣微分、共役関数、閉真凸関数、共役関数、強凸関数、閉真凸関数、関数値の上下界、ヘッセ行列、エピグラフ、テイラーの定理、相対的内部、アフイン包、連続性、凸包、凸関数、凸集合)
保護中: 統計数学理論の基本的枠組み
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統計数学理論の基本的枠組み(正則化、近似誤差と推定誤差、へフディングの不等式、予測判別誤差、統計的一致性、学習アルゴリズム、性能評価、ROC曲線、AUC、ベイズ規則、ベイズ誤差、予測損失、経験損失)
保護中: 教師あり学習と正則化
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機械学習最適化手法の基礎としての教師あり学習(回帰、判別)と正則化(リッジ関数、L1正則化、ブリッジ正則化、エラステックネット正則化、SCAD、グループ正則化、一般化連結正則化、トレースノルム正則化)の概要
保護中: ガウス過程の空間統計学、ベイズ最適化への適用
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としてのガウス過程の空間統計学、ベイズ最適化への適用(ARD,Maternカーネル)のツール(GPyOptやGPFlowやGPyTorch)
Hierarchical Temporal Memory (階層型時間メモリ)とClojure
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階層型時間メモリとClojureによる疎分散表現を使った深層学習
Clojureを用いたネットワーク解析(1) 幅優先/深さ優先探索・最短経路探索・最小スパニング木・サブグラフと連結成分
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに用いられるClojure/loomを用いたネットワーク解析、幅優先/深さ優先探索・最短経路探索・最小スパニング木・サブグラフと連結成分
論理やルールと確率/機械学習の融合
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論理やルールと機械学習の融合(帰納論理プログラミング、統計関係学習、知識ベースモデル構築、ベイジアンネット、確率論理学習、隠れマルコフモデル)