保護中: 変分ベイズ学習の枠組みとアルゴリズム
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)タスクに活用される確率的生成モデルでの複雑なモデルを近似計算するための変分ベイズ学習の概要とアルゴリズム(変分ベイズ学習、経験変分ベイズ学習)
推論技術:inference Technology
保護中: k-平均法とベイズ推定法(混合ガウスモデル)を用いたクラスタリングの比較
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としてのk-平均法とベイズ推定法(混合ガウスモデル)のクラスタリング比較
保護中: ガウス過程の概要(5)ガウス過程回帰の一般化
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拡張としのガウス過程のコーシー分布をロバスト性担保、ガウス過程識別モデル、ポアソン分布を用いた機械の故障や素粒子の崩壊等の一般化について
KI 2015: Advances in Artificial Intelligence論文集より
KI2015
前回はKI2014について述べた。今回は、2015年9月21日～25日にドイツ・ドレスデンで開催された第38回ドイツ人工知能会議KI 2015の会議録について述べる。
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保護中: 周辺確率分布の計算 – 菊池近似
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)タスクの為の確率的生成モデルへのグラフィカルモデルの適用、菊池自由エネルギー関数による一般化確率伝搬法での周辺確率分布計算とベーテ自由エネルギー関数との比較とHasse図
保護中: 具体例を用いたベイズ推定の概要
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利用するベイズ推定の基礎(交換可能性、デ・フィネッティの定理、共役事前分布、事後分布、周辺尤度等)を具体的な事例(ディリクレ-多項分布モデル、ガンマ-ガウス分布モデル)を元に計算する
保護中: ガウス過程の概要(4)ガウス過程回帰のハイパーパラメータ推定
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)タスクに活用される確率的生成モデルの為のガウス過程回帰の勾配降下法を用いたハイパーパラメータ推定(SCG法、L-BFGS法、MCMCを用いた大域的解)
情報検索のためのユーザインタフェース
情報検索のためのユーザインタフェース
情報検索のためのユーザーインターフェースは、ユーザーが必要な情報を効果的に見つけるための手段を提供する役割を果たし、以下に示すような一般的な考え方と要素がある。
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保護中: VARモデルによる因果関係の推論(2)多変量自己回帰(VAR)モデルとVARモデルを使った因果推定
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)タスクに活用される状態空間モデルを用いた時系列データ解析での多変量自己回帰モデル(VARモデル)とVARを使った因果推定
保護中: ガウス過程の概要(3)ガウス過程回帰モデル
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無次元の確率的生成モデルであるガウス過程を用いた回帰モデルと予測分布の計算と最適化