シミュレーションとデータサイエンスと人工知能
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シミュレーションとデータサイエンス、人工知能についてのトピックについて
アルゴリズム:Algorithms
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
保護中: 時系列データ解析(1) – 状態空間モデル
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(ML)タスクに活用される時系列データ解析を行うための各種状態空間モデル(線形・ガウス型状態空間モデル、ARモデル、自己回帰・移動平均(ARMA)モデル、成分分解モデル、時変係数モデル)の概要について
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: 劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用(1) 貪欲法の概要と文書要約タスクへの適用
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:劣モジュラ関数最大化への貪欲法の適用と文書要約タスクへの活用