統計的特徴抽出(PCA,LDA,PCS,CCA)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)に活用される画像認識の局所特徴抽出をロバストにするための統計的特徴抽出(主成分分析(PCA)、白色化、フィッシャー線形判別分析(LDA)、正準相関分析(CCA)、偏最小2乗法(PLS)
保護中: 局所特徴(3)各種記述子について(SIFT,SURF,BRIEF,BRISK,HGO,GIST)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクへの活用のための画像認識の最初のステップである局所特徴抽出のための局所記述子概要(SIFT記述子、CNN、SURF記述子、BRISK記述子、HLAC記述子、GIST記述子)
保護中: 局所特徴(2)各種検出器について(エッジ、コーナー、ブロブ検出器)
人工知能(AI)、デジタルトランスフォーメーション(DX)に活用可能な画像認識技術での局所特徴抽出のための各種検出器概要(エッジ検出器、コーナ検出器、ブロブ検出器)
保護中: 局所特徴(1)局所特徴の概要と各種フィルタリング処理
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画像認識技術での局所特徴抽出技術の概要と各種フィルタリング技術
保護中: 画像認識の概要(2)処理プロセス概要
人工知能(AI)、デジタルトランスフォーメーション(DX)に活用される画像認識技術、具体的な認識プロセス(クラス認識、物体認識、インスタンス認識)
保護中: 画像認識の概要(1)画像認識技術の歴史と概要
人工知能(AI)、デジタルトランスフォーメーション(DX)に活用される画像認識技術の歴史と概要
MCMCとは(概要)
人工知能(AI)タスク、デジタルトランスフォーメーション(DX)、自然言語処理等に活用されるベイズ推定の主要なツールのマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)について
保護中: ベイズ超速習(ベイズ推定の基礎と階層ベイズモデル)
人工知能(AI)、デジタルトランスフォーメーション(DX)等様々なタスクで活用可能なベイズ推論の基礎と階層ベイズモデルについて、状態空間モデル、隠れマルコフモデル、マルコフ場モデル、CARモデル
R言語と機械学習
機械学習の汎用的なツールとしてのR言語の概要
保護中: スパースモデリングと多変量解析(11)RによるSVD、PMD、NMFの実践例
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)に適用できるスパース機械学習、行列分解(SVD、PMD、NMF)のRによる実線、BiocManager、PMA