保護中: グラフィカルモデルの構造学習
ベイジアンネットワークやマルコフ確率場でグラフ構造をデータから学習する方法について(Max-Min Hill Climbming(MMHC)、Chow-Liuのアルゴリズム、スコア関数を最大化する方法、PC(Peter Spirtes and Clark Clymoir)アルゴリズム、GS(Grow-Shrink)アルゴリズム、SGS(Spietes Glymour and Scheines)アルゴリズム、スパース正則化、独立性条件)
ベイズ推定
保護中: 点過程からみるノンパラメトリックベイズ – 正規化ガンマ過程とディリクレ過程と完備ランダム測度
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点過程から見たノンパラメトリックベイズ - 正規化ガンマ過程とディリクレ過程と完備ランダム測度(ポアソン過程、リヴィ測度、ガンマランダム測度、ベータランダム測度、レヴィ-伊藤分解)
保護中: 格子状補助点配置に基づくガウス過程の計算方法
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)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モデルにおける格子状補助点配置に基づくガウス過程法計算(クロネッカー法、テブリッツ法、局所的カーネル補間、KISS-GP法)
Clojureを用いた状態空間モデル:カルマンフィルターの実装
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Clojureを用いた状態空間モデル:カルマンフィルターの実装
マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)モデルのStanを使ったRとClojureによる解析
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに活用されるベイズ推定のMCMCを用いた計算ツールであるStanのR及びClojureを使った実装
保護中: 機械翻訳の現在と将来- 自然言語のさまざまな機械学習アプローチ
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)タスクに活用される機械翻訳の現在と将来- 自然言語のさまざまな機械学習アプローチ(注意型ニューラルネットに基づく機械翻訳、符号化・逆符号化に基づく機械翻訳、リカレントニューラルネット、ニューラルネットとニューラルモデル、ニューラルネットに基づく翻訳、tree-to-strong翻訳、事前並べ替え、構文木・構文解析、単語の対応づけ、フレーズベース翻訳)
保護中: ベイズ学習と共役性について
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でのベイズ学習の計算のための各種確率関数(ガウス分布、ベルヌーイ分布、ポアソン分布、ディリクレ分布、ガンマ分布)と事前分布の共役性について
保護中: 離散状態のグラフィカルモデルのMAP推定の為の線形和による方法とメッセージ伝搬アルゴリズム
確率的生成モデルでの離散状態のグラフィカルモデルでの線形計画法を用いたMAP推定(max-sum diffusion(MSD)アルゴリズム、Generalized MPLP、MPLPアルゴリズム、緩和問題の双対的解法、双対分解、メッセージ伝搬による解法、分離アルゴリズム、サイクル不等式、MAP推定問題の線形計画問題としての定式化)
保護中: 点過程からみるノンパラメトリックベイズ -ポアソン過程とガンマ過程
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点過程からみるノンパラメトリックベイズ -ポアソン過程とガンマ過程(加法過程、ポアソンランダム測度、ガンマランダム測度、離散性、ラプラス汎関数、点過程)
保護中: ガウス過程の計算法(2)変分ベイズ法と確率的勾配法
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確率的生成モデルの応用であるガウス過程モデルの変分ベイズ法と確率的勾配法を用いた計算(カルバックライブラー情報量、イエンセンの不等式、エビデンス下界関数、ミニバッチ法、エビデンス下界、変分事後分布、エビデンス変分下界)