人工知能

アルゴリズム:Algorithms

保護中: ベイズ推論のモデル構築と推論-隠れマルコフモデルの概要とモデル

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるベイズ推論のモデル構築と推論-隠れマルコフモデルの概要とモデル(固有値、超パラメータ、共役事前分布、ガンマ事前分布、塩基配列解析、ガンマ分布、ポアソン分布、混合モデル、グラフィカルモデル、同時分布、遷移確率行列、潜在変数、カテゴリ分布、ディリクレ分布、状態遷移図、マルコフ連鎖、初期確率、状態系列、センサーデータ、ネットワークログ、音声認識、自然言語処理)
2023.07.20
アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリングベイズ推定幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms

保護中: ベイズ推論の応用モデルとしてのトピックモデルの概要と変分推論の適用

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応用モデルとしてのトピックモデルの概要と変分推論の適用(変分推論アルゴリズム、ディリクレ分布、カテゴリ分布、LDA、マルチメディアでのトピックモデル)
2023.05.31
アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリングベイズ推定幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms

保護中: ベイズ推論での隠れマルコフモデル構築と構造化変分推論

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での隠れマルコフモデル構築と構造化変分推論(ミニバッチ、構造化変分推論、完全分解変分推論、追加学習、アンダーフロー、メッセージパッシング、厳密推論アルゴリズム、フォワードバックワードアルゴリズム、パラメータの近似分布)
2023.05.31
アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリングベイズ推定幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms

保護中: バンディッド問題の拡張としての時間変化のあるバンディット問題と比較バンディット

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ド問題の拡張としての時間変化のあるバンディット問題と比較バンディット(RMED方策、コンドルセ勝者、経験ダイバージェンス、大偏差原理、ボルダ勝者、コープラン勝者、トンプソン抽出、弱リグレット、全順序の仮定、睡眠型バンディット、滅亡型バンディット、非休止型バンディット、割引UCB方策、UCB方策、敵対的バンディット、Exp3方策、LinUCB、文脈付きバンディット)
2023.05.25
アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリングバンディッド問題幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms

保護中: アトミックノルムによるスパース機械学習の数学的性質と最適化

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アトミックノルムによるスパース機械学習の数学的性質と最適化(L∞ノルム、双対問題、ロバスト主成分分析、前景画像抽出、低ランク行列、スパース行列、ラグランジュ乗数、補助変数、拡張ラグランジュ関数、指示関数、スペクトルノルム、ロバスト主成分分析、フランク・ウォルフェ法、双対における交互乗数法、L1ノルム制約付き二乗回帰問題、正則化パラメータ、経験誤差、曲率パラメータ、アトミックノルム、prox作用素、凸包、ノルムの等価性、双対ノルム)
2023.05.24
アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリングスパースモデリング幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms

保護中: アトミックノルムによるスパース機械学習の定義と具体例

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アトミックノルムによるスパース機械学習での定義と具体例(テンソルの核型ノルム、nuclear norm、高階テンソル、トレースノルム、K階テンソル、アトム集合、汚いモデル、dirty model、マルチタスク学習、制約なし最適化問題、ロバスト主成分分析、L1ノルム、グループL1ノルム、L1誤差項、ロバスト統計、フロベニウスノルム、外れ値推定、重複のあるグループ正則化、アトム集合の和集合、ベクトルの要素単位のスパース性、グループ単位のスパース性、行列の低ランク性)
2023.05.24
アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリングスパースモデリングスモールデータ幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms

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)
2023.05.23
アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリング幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms

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(1)双対上昇法

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ラグランジュ関数を用いた最適化(最急上昇法、ニュートン法、双対上昇法、非線形な等式制約付き最適化問題、閉真凸関数f、μ-強凸関数、共役関数、最急降下法、勾配射影法、線形不等式制約付き最適化問題、双対分解、交互方向乗数法、正則化学習問題)
2023.05.23
アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリング幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms

粒子群最適化の概要と実装について

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粒子群最適化の概要と実装について(Clojure、CAPSOS、R language、pso、pyhton、pyswarm、ニューラルネットワークのトレーニング、パラメータの最適化、組合せ最適化、ロボット制御、パターン認織)
2023.05.18
アルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization機械学習:Machine Learning
python

Pythonによる機械学習とデータ分析の概要と代表的なライブラリの紹介

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Pyhonを用いたデータ解析のライブラリ、参考図書に関する解説
2023.05.16
python機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning確率・統計:Probability and Statistics
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