保護中: 隠れ変数のないグラフィカルモデルの計算
デジタルトラススフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに活用される確率的生成モデルでの隠れ変数のないグラフィカルモデルの最尤法、ベイズ、変分法での計算(疑尤度関数による学習、ベーテ近似、TRW上界によるパラメータ推定、変分法、エントロピー関数、IPFアルゴリズム、MAP推定量)
保護中: ノンパトメトリックベイズとクラスタリング(2)分割の確率モデルとディリクレ過程
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応用の一つであるノンパラメトリックベイズを用いたクラスタリング(中華料理店過程とディリクレ過程と集中度パラメータの推定、棒折り過程)
確率的生成モデルとガウス過程(1)確率モデルの基礎
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)タスクのための確率的生成モデルとガウス過程を理解するための確率モデルの基礎(独立性、条件付き独立性、同時確率、周辺化とグラフィカルモデル)
大乗仏教と般若経
小乗仏教、上座部仏教、釈迦の仏教(阿含経)から大乗仏教(般若経)、禅宗(曹洞宗、臨済宗、黄檗宗)と密教系(天台宗、真言宗)への空の概念の変容
確率的最適化
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大量データの大規模学習問題を解くための確率的最適化の諸手法(教師あり学習と正則化,凸解析の基本事項,確率的最適化とは,オンライン型確率的最適化,バッチ型確率的最適化,分散環境での確率的最適化)
Webやドキュメントからの表形式データの抽出と意味注釈(SemTab)学習
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)タスクに活用されるデータ抽出タスクの一つであるWebやドキュメントからの表形式データの抽出と意味注釈学習についてISWCのワークショップ(SemTab)を中心に述べる
統計的学習理論
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機械学習アルゴリズムの統計的性質に関する理論(一様大数の法則、普遍カーネル、判別適合損失)
WoT(Web of Things)技術について
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IoT技術の拡張技術であるWoT(Web of Things)の概要と課題
機械学習のための連続最適化
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに活用される機械学習アルゴリズムを構成する上で重要な計算手法である連続最適化
保護中: ガウス過程雑記 – 関数の雲の利点と回帰モデルとカーネル法そして物理的モデルとの関係
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応用としてのガウス過程雑記 関数の雲の利点と回帰モデルとカーネル法そして物理的モデルとの関係