ベイズ推論とグラフィカルモデルによる機械学習
ベイズ推論とグラフィカルモデルによる機械学習
ベイズ推論を用いた機械学習は、確率の基本法則であるベイズの定理に従って観測データが与えられたときの未知変数に関する事後確率分布を計算し、得られた事後確率分布に基づいて、未知変数の推...
自然言語処理:Natural Language Processing
機械学習プロフェッショナルシリーズ「変分ベイズ学習」読書メモ
サマリー
変分ベイズ学習は、ベイズ推定における確率的なモデルに変分法のアプローチを適用して、近似的に事後分布を求めるもので、確率分布が複雑で解析的に求めることが難しい場合や、大規模なデータに対して効率的に推定を行いたい場合に...
人工無脳が語る禅とブッダぼっど
言葉の意味に対する、対話の重要性とElizaから始まる対話エンジンの初期の歴史と、ヴィトゲンシュタインによる哲学、ジェームスジョイスによるメタ文学、悟りを開くための禅の思想(十牛図)と禅問答とブッダボット
AI対話エンジン
チャットボット技術の中心にあるAI対話エンジンの技術的な分類と、自然言語処理の活用、深層学習技術の活用、さらに近年注目されている知識グラフを組み合わせたものに対して、技術概要とベンチマーク、そしてClojureを用いた実装について述べる
チャットボットと質疑応答技術
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)等で活用されるチャッボット技術とビジネスの観点での概要、さらに自然言語処理、深層学習、知識ネットワーク技術を組み合わせた質疑応答システムについて
保護中: トピックモデル -最尤推定、変分ベイズ推定、ギブスサンプリングによる推定
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、自然言語処理(NLP)タスクに活用されるトピックモデルの、最尤推定、変分ベイズ、ギブスサンプリングによる推定
保護中: 高次関係データ-テンソルデータ処理の概要
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される3つ以上のオブジェクト間の関係を解析するためのテンソルデータ処理
保護中: トピックモデルでのトピック数の推定 -ディリクレ過程、中華料理店過程、棒折り過程
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるディリクレ過程、中華料理店過程、棒折り過程を用いたトピックモデル
保護中: トピックモデルの文書以外の情報への活用-画像データ、グラフデータへの応用(確率的ブロックモデル、混合メンバ確率的ブロックモデル)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される確率的ブロックモデルを用いた画像データやグラフデータのトピックモデル
保護中: トピックモデルの拡張(トピックに構造を入れる)相関トピックモデル、階層構造を入れたパチンコ分配モデル、低次元空間構造を入れた確率的潜在意味可視化
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるトピックモデルで相関があるトピックに構造を入れたトピックモデルの概要(相関トピックモデル、階層構造を入れたパチンコ分配モデル、低次元空間構造を入れた確率的潜在意味可視化)