保護中: 隠れマルコフモデルと状態空間モデルの違いと状態空間モデルのパラメータ推定
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状態空間モデルとベイズモデル、隠れマルコフモデルの相違と状態空間モデルのパラメータ推定について
微分積分:Calculus
保護中: サポートベクトルマシンによる回帰分析(1)線形な回帰問題へのアプローチ
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)タスクで活用されるサポートベクトルマシンを用いたラグランジュ関数による双対問題を使った線形関数での回帰問題
保護中: 時系列データ解析(2) フィルタリング 状態の逐次推定と季節調整モデル
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習に活用される時系列データの状態空間モデルを使った時系列の予測、補間、パラメータ推定、成分分解と標準的季節調整モデルによる店舗販売の分析
保護中: 劣モジュラ最適化を用いた構造正則化学習(3)構造正則化問題の劣モジュラ最適化による定式化
離散情報の最適化手法である劣モジュラ関数最適化の構造正則化問題への適用と劣モジュラ最適化を用いた定式化(線形近似と最急効果法、加速近接勾配法、FISTA、パラメトリック劣モジュラ最小化、分割アルゴリズム)
保護中: 劣モジュラ最適化を用いた構造正則化学習(2)劣モジュラ関数から得られる構造的疎性
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離散情報の最適化手法である劣モジュラ最適化での劣モジュラ関数から得られる構造的疎性による構造正則化学習(結合ラッソとロヴァース拡張)
保護中: 劣モジュラ最適化を用いた構造正則化学習(1)正則化とp-ノルムの復習
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)タスクのための離散情報の最適化手法である劣モジュラ最適化を用いた構造正則化学習を考えるための、スパースモデリング、正則化とp-ノルムの復習
保護中: 最大流とグラフカット(4)グラフ表現可能な劣モジュラ関数とプリフロー・プッシュ法
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離散情報の最適化アプローチである劣モジュラ最適化のためのグラフ表現可能な劣モジュラ関数での最大流アルゴリズムとプリフロー・プッシュ法
保護中: 最大流とグラフカット(3) マルコフ確率場における推論とグラフカット
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)タスクのための離散情報最適化手法である劣モジュラ最適化によるグラフ最大流抽出のためのマルコフ確率場における推論とグラフカット
保護中: 最大流とグラフカット(2)最大流アルゴリズム
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)タスクに用いられる有向グラフの最大フロー問題へのフォード・ファルカーソンのアルゴリズムやゴールドバーグ・タージャンのアルゴリズム、プリフロー・プッシュ法、増加パスアルゴリズム、残余ネットワーク
保護中: 劣モジュラ最適化の基礎(5)ロヴァース拡張と多重線形拡張
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離散情報のアプローチである劣モジュラ最適化の基礎としてのロヴァース拡張と多重線形拡張を用いた劣モジュラ性の解釈