オートエンコーダー
深層学習技術のベースとなるオートエンコーダーによる次元圧縮、分散表現
機械学習:Machine Learning
深層学習手法の全体像
初心者のための深層学習の概要、人工知能学会による分類、階層的ニューラルネット、符号器、制限ボルツマンマシン
保護中: パターン認識アルゴリズム
画像処理やルール分類に用いられるパターン認織アルゴリズム、最近傍法、決定木、ニューラルネットについての紹介
コンピューターの数学の基礎
人工知能、機械学習技術の基礎となるコンピューターの数学の概要、関数、集合、確率、連立方程式、微分、積分
確率と論理の統合(1) ベイジアンネットとKBMCとPRMとSRL
確率と論理の統合、知識ベース(KBMC)によるベイジアンネットの自動生成、prolog、後ろ向き推論
因果と相関の違いについて
人工知能、機械学習のモデルのベースとなる因果と相関の相違に対する考察
k-meansとClojure
自然言語処理ツール、Clojureによるk-meansでの分類、教師なし学習
liblinearと自然言語処理を用いた文の分類
自然言語処理ツール、Clojureによるliblinear、SVM、分類、機械学習
ベイズ統計の歴史とSTANを使ったベイズ推定
人工知能(AI)、機械学習(ML)、自然言語処理(NLP)のためのベイズ推定と情報理論について、ド・モアブルの確率論からベイズの確率とシャノンの情報工学とベイズ推定のためのツール(STAN)の紹介
Rによるクラスタリング – k-means
Rを使った機械学習、k-meansを使った教師なし、非階層分類