統計的因果推論と因果探索
統計的因果推論と因果探索について
機械学習を活用する際に「因果関係」と「相関関係」の違いを考える事は重要になる。
例えば、以下のようなチョコレートの消費量とノーベル賞の受賞者数のデータがある。
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機械学習:Machine Learning
保護中: プランニング問題(1)-動的計画法を用いたアプローチと理論的裏付け
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環境が既知の逐次的意思決定問題のプランニング問題による強化学習(動径計画法と線形計画問題)
機械学習プロフェッショナルシリーズ スパース性に基づく機械学習 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)、機械学習(ML)タスクに活用される機械学習における正則化等に活用されるスパースモデリングの概要
保護中: オンライン学習の性能の評価(パーセプトロン、リグレット解析、FTL、RFTL)
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オンライン学習を評価するためのパーセプトロンとリグレット解析(FTL,RFTL)
保護中: 高度なオンライン学習(4)深層学習への適用(AdaGrad、RMSprop、ADADELTA、vSGD)
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AdaGrad, RMSprop, vSGDでのオンライン学習への適用
保護中: 高度なオンライン学習(3)深層学習への適用(ミニバッチ確率的勾配降下法、モーメンタム法、加速勾配法)
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)タスクのためのミニバッチ確率的勾配降下法、モーメンタム法、加速勾配法の深層学習への適用による計算効率の向上
保護中: 高度なオンライン学習(2)分散並列処理(並列化ミニバッチ確率的勾配法、IPM、BSP、SSP)
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大規模データを効率的に処理するオンライン学習の分散並列処理(並列化ミニバッチ確率的勾配法、IPM、BSP、SSP)
ユーザーインターフェースとデータビジュアライゼーション技術
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)タスクでのデータの中の情報の価値をあげるためのユーザーインターフェースとデータビジュアライゼーション
機械学習プロフェッショナルシリーズ「強化学習」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)、機械学習(ML)タスクで活用される現在の状況を観測し取るべき行動を決定する強化学習の参考図書
機械学習プロフェッショナルシリーズ 「オンライン機械学習」 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)、機械学習(ML)タスクを用いた大規模なデータの逐次処理等に用いられるオンライン学習参考図書