アルゴリズム:Algorithms

保護中: ベイズ推論による機械学習の例:ガウス混合モデルのギブスサンプリングによる推論

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ベイズ推論の学習例:ガウス混合モデルのギブスサンプリングでの推論(アルゴリズム、観測モデル、ポアソン混合モデル、ウィシャート分布、多次元ガウス分布、条件付き分布、ガウス・ウィシャート分布、潜在変数、カテゴリ分布)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 機械学習における連続最適化での信頼領域法

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機械学習における連続最適化での信頼領域法(ドッグレッグ法、ノルム制約、モデル関数最適化、部分問題の近似解、修正ニュートン法、探索方向、大域的最適解、ニュートン法、最急降下法、信頼領域半径、信頼領域、降下方向、ステップ幅)
ビジネス:Business

論文/報告書の書き方

  論文/報告書の書き方 論文や報告書の書き方には以下に示すような多くのステップがある。 テーマの選択 まずは、自分が書きたいテーマを決める。その際には、自分が興...
アルゴリズム:Algorithms

推薦技術

推薦技術概要 機械学習を用いた推薦技術では、ユーザーの過去の行動履歴や嗜好データなどを分析し、そのデータに基づいて、より良い個人化された推薦を提供することができる。 これは具体的には、以下のような手順を踏む。 ...
コンピューター

半導体製造技術の概要とAI技術の適用について

半導体製造技術の概要とAI技術の適用について(前工程、ウエハ製造、洗浄工程、成膜工程、リソグラフィ工程、エッチング工程、不純物拡散工程等、後工程、ダイシング、マウント、ボンディング、モールド、マーキング、バンプ加工、パッケージング、拡散、イオン注入、アニーリング、ウェットエッチング、ドライエッチング、液浸露光装置、EUV、ARエキシマレーザ、ムーアの法則、2nm、感光剤、写真製版技術、ステッパー、熱酸化、CVD、スパッタ、チョクラルスキー法、インゴット、Siウェハ)
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保護中: 説明できる人工知能(15)モデル非依存の解釈(シャープレイ値(sharpley value))

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説明できる人工知能としてのシャープレイ値を用いたモデル非依存解釈(breakDown、fastshap、R言語、対称性の公理、LIME、SHAP、スパースな説明、効率性、対称性、ダミー、加法性の原理、シャープレイ値、協力ゲーム理論)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 強化学習のPolicy Gradient手法の改善であるTRPO/PPOとDPG/DDPG

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強化学習のPolicy Gradient手法の改善であるTRPO/PPOとDPG/DDPG(Pendulum、Actor Critic、SequentialMemory、Adam、keras-rl、TD誤差、Deep Deterministic Policy Gradient、Deterministic Policy Gradient、Advanced Actor Critic、A2C、A3C、Proximal Policy Optimization、Trust Region Policy Optimization、Python)
Clojure

保護中: Clojureでのk-meansを使ったテキスト文書間の類似性の尺度を使った推薦システム

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Clojureでのk-meansを使ったテキスト文書間の類似性の尺度を使った推薦システム(Slope One推薦、トップ・レーティング計算、加重評価、ペアアイテムの平均差、Weighted Slope One、ユーザーベース推薦、協調フィルタリング、アイテムベース推薦、映画推薦データ)
課題解決:Problem solving

パラグラフライティングと課題分析に基づいた論文や提案書の書き方

パラグラフライティングと課題分析に基づいた論文や提案書の書き方(科学的思考、論証、パワーポイント、提案書、トピックセンテンス、段落、アウトライン、相関図、リゾーム、シーケンシャル、逆木構造、問題提起、結論、論証、報告型、論証型、論文の課題、KPI、KGI、OKR、PDCA、システム思考アプローチ、戸田山和久、論文をつくる)
ICT技術:ICT Technology

Dockerの活用 Docker導入前の準備

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Dockerの活用 Docker導入前の準備(Docker Desktop、Docker CE、Docker EE、kubernetes、Swarm、CoreOS、Atomic Host、RancherOS、Snappy Ubuntu Core)
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