保護中: 確率積分計算の為のMCMC法:メトロポリス法以外のアルゴリズム(ギブスサンプリング、MH法)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスク活用のための確率積分計算のためのギブスサンプリング、MH法によるMCMC概要
微分積分:Calculus
機械学習プロフェッショナルシリーズ トピックモデル 読書メモ
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文のトピックを抽出する確率生成モデルを使ったトピックモデル
保護中: PythonとKerasによるジェネレーティブディープラーニング(1)LSTMを使ったテキスト生成
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python/kerasによるLSTMを使ったテキストジェネレーティブDNN
保護中: PythonとKerasによる高度なディープラーニング(3) モデルの最適化の手法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスク活用のためのpython/kerasによる深層学習の為のネットワークの最適化
これならわかる深層学習入門 (機械学習スタートアップシリーズ)読書メモ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクのための深層学習の機械学習、勾配降下法、正則化、誤差逆伝播、自己符号化器、畳み込みニューラルネット、再帰型ニューラルネット、ボルツマンマシン、強化学習等の概要
保護中: PythonとKerasによるディープラーニングの入門 (1) Kerasの使い方概要
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスク活用のための深層学習を実装するためのPythonプラットフォームKerasの概要
最適化問題入門 錐最適化・整数最適化・ネットワークモデルの組合せによる Pythonによる問題解決シリーズ
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pythonを用いた機械学習における最適化技術の概要
機械学習における確率的アプローチ
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)で活用される確率的生成モデルについて
保護中: 劣モジュラ最適化と機械学習 – 概要
センサー配置の最適化等で利用される離散的な変数に対する機械学習である劣モジュラ最適化の概要
Word2Vec
自然言語処理への深層学習モデルの適用であるWprd2Vecの概要、分散表現