保護中: 機械学習におけるラグランジュ関数を用いた最適化(2)拡張ラグランジュ関数法
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での拡張ラグランジュ関数法を用いた最適化手法の概要とアルゴリズム(近接点アルゴリズム、強凸、一次収束、線形制約付き凸最適化問題、強双対性の定理、最急降下法、モーロー包、共役関数、近接写像、双対問題、双対上昇法、ペナルティ関数法、バリア関数法)
アルゴリズム
保護中: プレイヤーの行動の候補が膨大あるいは連続的な場合の最適腕バンディットとベイズ最適(2)
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最適化とプレイヤーの行動が膨大/連続的な時のバンディット(マルコフ連鎖モンテカルロ、モンテカルロ積分、ターンカーネル、スケールパラメータ、ガウスカーネル、共分散関数のパラメータ推定、Simultaneous Optimistic Optimazation policy、SOO方策、アルゴリズム、GP-UCB方策、トンプソン法則、期待値改善方策、GP-UCB方策)
保護中: トンプソン抽出、ロジスティック回帰モデル上の線形バンディット問題
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トンプソン抽出、ロジスティック回帰モデル上の線形バンディット問題(トンプソン抽出、最尤推定、ラプラス近似、アルゴリズム、ニュートン法、負の対数事後確率、勾配ベクトル、ヘッセ行列、ラプラス近似、ベイズ統計、一般化線形モデル、Lin-UCB方策、リグレット上界)
保護中: 線形バンディット、文脈付きバンディット、LinUCB方策での線形バンディッド問題
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線形バンディット、文脈付きバンディット、LinUCB方策での線形バンディッド問題(リグレット、アルゴリズム、最小二乗定量、LinUCBスコア、報酬期待値、点推定、知識活用重視の方策、探索重視の方策、ウッドベリーの公式、LinUCB方策、LinUCB policy、文脈付きバンディット、ウェブサイト最適化、売り上げ期待値最大、バンディット最適予算配分)
保護中: L1ノルム正則化のための最適化手法としての双対拡張ラグランジュ法・双対交互方向乗数法
デジタルトランスフォーメーショ(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるスパース学習でのL1ノルム正則化のための最適化手法(FISTA、SpaRSA、OWLQN、DL法、L1ノルム、チューニング、アルゴリズム、DADMM、IRS、ラグランジュ乗数、近接点法、交互方向乗数法、勾配上昇法、拡張ラグランジュ法、ガウス・サイデル法、連立一次方程式、制約付きノルム最小化問題、コレスキー分解、交互方向乗数法、双対拡張ラグランジュ法、相対双対ギャップ、ソフト閾値関数、へシアン行列)
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)
保護中: スパース学習モデルのための L1ノルム正則化のための最適化手法
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)タスクに活用するためのスパース学習モデルのための L1ノルム正則化のための最適化手法(近接勾配法、forward-backward splitting、iterative-shrinkage threshholding(IST)、加速付き近接勾配法、アルゴリズム、prox作用素、正則化項、微分可能、二乗誤差関数、ロジスティック損失関数、繰り返し重み付き縮小法、凸共役、へシアン行列、最大固有値、2階微分可能、ソフト閾値関数、L1ノルム、L2ノルム、リッジ正則化項、η-トリック)
保護中: バンディット問題における最適腕識別とA/Bテスト(2)
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バンディット問題における最適腕識別とA/Bテスト(逐次削除方策、誤認識率、固定信頼度、固定予算、LUCB方策、UCB方策、最適腕、スコアに基づく方法、LCB、アルゴリズム、累積報酬最大化、最適腕識別の方策、ε-最適腕識別)
保護中: ベイズ推論による機械学習の例:ポアソン混合モデルの崩壊型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による機械学習の例としてのポアソン混合モデルの崩壊型ギブスサンプリングによる推論(変分推論、ギブスサンプリング、人工データでの評価、アルゴリズム、事前分布、ガンマ分布、ベイズの定理、ディリクレ分布、カテゴリ分布、グラフィカルモデル)
保護中: ベイズ推論による機械学習の例:ポアソン混合モデルの変分法による推論
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による機械学習の例:ポアソン混合モデルの変分法による推論(ギブスサンプリング、変分推論、アルゴリズム、ELBO、計算、変分推論アルゴリズム、潜在変数、パラメータ、事後分布、ディリクレ分布、ガンマ分布)