2023-02

組織活性化:revitalize an organization

システム思考アプローチとSDGs

機械学習や人工知能、デジタルトランスフォーメーション等のタスクの課題を検討する際に役立つシステム思考アプローチとSDGsについて(レバレッジポイント、システム・ダイナミクス・モデリング、ストック&フロー、システム原型、ループ図、CLD、時系列変化パターングラフ、BOT)
紀行

「方丈記」豊かさの価値を疑え

サマリー 『方丈記』(ほうじょうき)は、鎌倉時代に書かれた日本の随筆であり、禅宗の僧侶である鴨長明によって書かれたもので、作品は、一人の人間が自然と共存する生活を描き、禅宗の教えや仏教的思想が含まれたものとなる。 『方丈記...
web技術:web technology

クラウドネイティブを実現するコンテナ技術の概要とDocker

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クラウドネイティブを実現するコンテナ技術の概要とDocker(コンテナイメージ、Build/Push機能、cri-o、コンテナ実行、Kubernetes、containerd、CRI-Containerd、ローレベルコンテナランタイム、ハイレベルコンテナランタイム、カーネル機能、Open Container Initiative、OCI、Runtime Specification、Format Specification、コピーオンライト、COW、cgroups、階層構造、ファイルシステム、名前空間、仮想OS、Paas、Linux)
IOT技術:IOT Technology

オペレーティングシステム(Linux等)

オペレーティングシステム(Linux等) オペレーティングシステムとは、ソフトウェアの種類の一つで、機器の基本的な管理や制御のための機能や、多くのソフトウェアが共通して利用する基本的な機能などを実装した、システム...
web技術:web technology

クラウド技術

  クラウド技術 クラウドコンピューティングは、インターネットを通じてネットワーク上にある複数のコンピューターを利用して、コンピューティングリソースを提供するサービスとなる。このサービスは、ユーザーがインターネット...
アーキテクチャ

コンピューターを構成する計算要素と半導体チップについて

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コンピューターを構成する計算要素と半導体チップについて(スイッチング、MOSFET、論理和、論理積、否定、シリコン、統計物理、ドーパント、周期律表、二項演算、ブール代数、ビット、バイト)
アルゴリズム:Algorithms

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(1)

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(ヘフディングの不等式、最適腕識別、標本複雑度、sample complexity、リグレット最小化、累積リグレット最小化、累積報酬最大化、ε-最適腕識別、単純リグレット最小化、ε-最適腕識別、ε-best arm identification、KL-UCB方策、KLダイバージェンス、正規分布のA/Bテスト、固定信頼度、fixed confidence)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 統計数学理論によるν-サポートベクトルマシンの概要

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統計数学理論によるν-サポートベクトルマシンの概要(カーネル関数、有界性、経験マージン判別誤差、バイアス項なしモデル、再生核ヒルベルト空間、予測判別誤差、一様バウンド、統計的一致性、C-サポートベクトルマシン、対応関係、統計モデルの自由度、双対問題、勾配降下、最小距離問題、判別境界、幾何学的解釈、2値判別、経験マージン判別誤差、経験判別誤差、正則化パラメータ、ミニマックス定理、グラム行列、ラグランジュ関数)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: バッチ型確率的最適化の分散処理としての確率的座標降下法

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バッチ型確率的最適化の分散処理としての確率的座標降下法(COCOA、収束レート、SDCA、γf-平滑、部分問題の近似解、確率的座標降下法、並列確率的座標降下法、並列計算処理、Communication-Efficient Coordinate Ascent、双対座標降下法)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 機械学習の連続最適化としての準ニュートン法(1) アルゴリズムの概要

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の連続最適化としての準ニュートン法(BFGS公式、ラグランジュ乗数、最適性条件、凸最適化問題、KLダイバージェンス最小化、等式制約付き最適化問題、DFG公式、正定値行列、幾何構造、セカント条件、準ニュートン法の更新則、ヘッセ行列、最適化アルゴリズム、探索方向、ニュートン法)
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