保護中: 階層モデルで「個性」をとらえる(階層ベイズモデルと経験ベイズ法(GLMM)による解法)

機械学習:Machine Learning

2023.05.24 2021.10.11

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.

人工知能、機械学習に活用される確率的生成モデルについて | Deus Ex Machina より:

2021年10月11日 5:12 AM

[…] 階層モデルで「個性」をとらえる-階層ベイズモデルと経験ベイズ法(GLMM)による解法 […]

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Rによるベイズ推定やスプライン補完等の統計モデリングの実践 | Deus Ex Machina より:

2021年10月11日 5:18 AM

[…] 次回は階層ベイズモデルと経験ベイズ法(GLMM)による解法について述べる。 […]

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大域的なパラメータの推定と局所的なパラメータ(個体差等)の関係 | Deus Ex Machina より:

2021年10月19日 4:03 AM

[…] 岩波データサイエンスシリーズ「ベイズモデリングの世界」より。前回は階層ベイズモデルと経験ベイズ法(GLMM)による解法について述べた。今回は階層ベイズモデルの解釈の為の個性とパラメータの推定について述べる。 […]

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ベイズモデリングの世界 | Deus Ex Machina より:

2022年6月9日 8:33 PM

[…] 階層モデルで「個性」をとらえる-階層ベイズモデルと経験ベイズ法(GLMM)による解法 […]

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