デジタルトランスフォーメーション

保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用(2)基本的なフレームワークの実装

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ニューラルネットワークによる強化学習の基本的フレームワークの実装(TensorBoard、Imageタブ、グラフィカル、リアルタイム、進捗状況確認、envのラッパー、Observer、Trainer、Logger、Agent、Experience Replay、episode、行動確率、policy、Epsilon-Greedy法、python)

2023.01.04

アルゴリズム:Algorithms強化学習微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra

保護中: Clojure/Incanterを用いた統計解析と相関評価

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Clojureを用いた統計解析と相関評価(累積確率、信頼区間、標準偏差、母集団、95%信頼区間、両側検定、z変換、フィッシャーz変換、累積分布関数、t分布、片側検定、自由度、サンプリングエラー、帰無仮説、対立仮説、仮説検定、標準スコア、ピアソンの積率相関係数、共分散、ジッタリング、対数正規分布、ベキ乗、ギブラットの法則、ヒストグラム)

2022.12.29

Clojureアルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra

保護中: 機械学習のためのオンライン型確率的最適化とAdaGrad、ミニマックス最適化

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機械学習のためのオンライン型確率的最適化とAdaGrad、ミニマックス最適化(スパース性のパターン、訓練誤差、バッチ型確率的最適化、オンライン型確率的最適化、バッチ勾配法、ミニマックス最適性、汎化誤差、リプシッツ連続、強凸性、ミニマックス最適誤差、ミニマックス誤差評価、1次確率的オラクル、確率的双対平均化法、確率的勾配降下法、正則項、ネミロフスキー、ユーディン、凸最適化法、期待誤差上限、リグレット、半正定値行列、鏡像降下法、ソフト閾値関数)

2022.12.28

アルゴリズム:Algorithms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集合論:Set theory

保護中: 分散データ処理を可能とするApache Sparkの活用 -アプリケーションの開発と実行

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)タスクに活用れる分散データ処理を可能とするApache Sparkの活用 -アプリケーションの開発と実行(強制終了、yarn-clientモード、yarn-clusterモード、YARN、管理コマンド、クラスタ、python、Clojure、Shell、AWS、Glue、sparkplug、spark-shell、spark-submit、Nodemanager、HDFS、Sparkアプリケーション、Scala、sbt、plugin.sbt、build.sbt、ビルド、sbt-assemblyプラングイン、JARファイル)

2022.12.27

IOT技術:IOT TechnologyStream Data Processingweb技術:web technologyアーキテクチャデータベース技術:DataBase Technologyネットワーク技術ハードウェアマルチエージェントシステム時系列データ解析機械学習:Machine Learning

Dockerとは?その利点と課題、仮想化基盤との相違点とアーキテクチャ概要

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Dockerの利点と課題、仮想化基盤との相違点とアーキテクチャ概要(cgroups、資源管理ツール、仮想ファイル、Linuxカーネル、Windows、Windows Server、pid名前空間、user名前空間、uts名前空間、net名前空間、nmt名前空間、ipc名前空間、ハイパーバイザー型、名前空間、仮想化ソフトウェア、WIndows Server Container、無停止サーバー、ミッションクリティカル、ライブマイグレーション、キャパシティプランニング、オーケストレーション、kubernetes、イミュータブル・インフラストラクチャ、ディスポーザブル・コンポーネント、疎結合、IaaS、クラウドコンピューティング)

2022.12.26

ICT技術:ICT Technology

データの幾何学的アプローチ

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データの幾何学的アプローチ(物理学、量子情報、オンライン予測、ブレグマン・ダイバージェンス、フィッシャー情報行列、ベーテ自由エネルギー関数、ガウシアングラフィカルモデル、半正定値計画問題、正定値対称行列、確率分布、双対問題、トポロジカル、柔らかい幾何学、位相幾何学、量子情報幾何、ワッサースタイン幾何、ルピナー幾何、統計幾何学)

2022.12.25

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

トポロジカルデータアナリシスを用いたデータの位相幾何学的ハンドリング

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ポロジカルデータアナリシスを用いたデータの位相幾何学的ハンドリング(文字認識への適用、クラスタリングへの適用、R、TDA、バーコードプロット、パーシステントプロット、python、scikit-tda、Death - Birth、ノイズのあるデータの解析、アルファ複体、ヴィートリス・リップス複体、チェック複体、位相的データ解析、タンパク質の解析、センサーデータ解析、自然言語処理、柔らかい幾何、硬い幾何、情報幾何、ユークリッド空間)

2022.12.24

アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論幾何学: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集合論:Set theory

保護中: 確率的バンディッド問題の方策確率一致法とトンプソン抽出

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確率的バンディッド問題の方策確率一致法とトンプソン抽出(最悪時リグレット最小化、問題依存リグレット最小化、最悪時リグレット上界、問題依存リグレット、最悪時リグレット、MOSS方策、標本平均、補正項、UCBのリグレット上界、敵対的バンディット問題、トンプソン抽出、ベルヌーイ分布、UCB方策、確率的一致法、確率的バンディット、ベイズ統計、KL-UCCB方策、ソフトマックス方策、チェルノフ・ヘフディングの不等式)

2022.12.23

アルゴリズム:Algorithmsオンライン学習バンディッド問題強化学習微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra

保護中: 統計数学理論におけるカーネル法の基礎としてのカーネル関数

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おけるカーネル法の基礎としてのカーネル関数(ガウシアンカーネル、多項式カーネル、線形カーネル、カーネル関数、回帰関数、線形モデル、回帰問題、判別問題)

2022.12.22