AIシステム設計・意思決定構造の設計を専門としています。
Ontology・DSL・Behavior Treeによる判断の外部化、マルチエージェント構築に取り組んでいます。
Specialized in AI system design and decision-making architecture.
Focused on externalizing decision logic using Ontology, DSL, and Behavior Trees, and building multi-agent systems.
コメント
[…] 分類(3)確率的識別関数(ロジスティック,ソフトマックス回帰)と局所学習(K近傍法,カーネル密度推定) […]
[…] 次回は確率的識別関数にについて述べる。 […]
[…] 機械学習プロフェッショナルシリーズ「画像認識」より。前回は分類器のでの確率的識別関数と局所学習について述べた。今回は集団学習と学習結果の評価について述べる。 […]
[…] カーネル密度推定 […]
[…] 分類(3)確率的識別関数(ロジスティック,ソフトマックス回帰)と局所学習(K近傍法,カーネル密度推定) […]
[…] […]
[…] 最近傍法 […]
[…] IRSの詳細は”分類(3)確率的識別関数(ロジスティック,ソフトマックス回帰)と局所学習(K近傍法,カーネル密度推定)“等を参照のこと。 […]