アルゴリズム

保護中: Exp3.P方策と敵対的多腕バンディット問題の下界の理論概要

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Exp3.P方策と敵対的多腕バンディット問題の下界の理論概要(累積報酬、Poly INF方策、アルゴリズム、アーベル・ルフィニの定理、Poly INF方策の擬リグレット上界、閉形式、連続微分可能関数、オーディベール、ブベック、INF方策、疑リグレット下界、乱択アルゴリズム、最適オーダーの方策、高確率リグレット上界)

2023.02.10

アルゴリズム:Algorithmsオンライン学習スパースモデリングバンディッド問題幾何学:Geometry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

様々な強化学習技術の理論とアルゴリズムとpythonによる実装

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様々な強化学習技術の理論とアルゴリズムとpythonによる実装(強化学習,オンライン学習,オンライン予測,深層学習,python,アルゴリズム,理論,実装)

2023.02.05

アルゴリズム:Algorithmsオンライン学習グラフ理論スパースモデリング幾何学:Geometry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を用いたGraphX Pregelでのネットワーク解析

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GraphX Pregelでのネットワーク解析(ラベル伝搬、twitterデータ、コミュニティ分析、グラフ構造分析、コミュニティサイズ、コミュニティ検出、アルゴリズム、最大連結成分、トライアングルカウント、Glittering、Google、ケーニヒスベルクの橋、オイラー路)

2023.02.01

Clojureグラフ理論微分積分: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: ベイズ推論による機械学習の例:ポアソン混合モデルのギブスサンプリングによる推論

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による機械学習の例:ポアソン混合モデルのギブスサンプリングによる推論(アルゴリズム、未観測変数のサンプリング、ディリクレ分布、ガンマ分布、条件付き分布、カテゴリ分布、事後分布、同時分布、超パラメータ、知識モデル、データ発生過程、潜在変数)

2023.01.30

アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論ベイズ推定幾何学: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

保護中: バッチ型確率的最適化 – 確率的分散縮小勾配降下法と確率的平均勾配法

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 - 確率的分散縮小勾配降下法と確率的平均勾配法(SAGA、SAG、収束レート、正則化項、強凸条件、改良型確率的平均勾配法、不偏推定量、SVRG、アルゴリズム、正則化、ステップサイズ、メモリ効率、ネカテロフの加速法、ミニバッチ法、SDCA)

2023.01.25

アルゴリズム:Algorithms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: バッチ型確率的最適化 – 確率的双対座標降下法

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としての確率的双対座標降下法のアルゴリズム(ネステロフの可測法、SDCA、ミニバッチ、計算時間、バッチ近接勾配法、最適解、作用素ノルム、最大固有値、フェンシェルの双対定理、主問題、双対問題、近接写像、平滑化ヒンジ損失、オンライン型確率的最適化、エラスティックネット正則化、リッジ正則化、ロジスティック損失、ブロック座標降下法、バッチ型確率的最適化)

2023.01.11

アルゴリズム:Algorithms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

ジェネレーティブアートとプログラムとアルゴリズム

ジェネレーティブアートとプログラムとアルゴリズム(clojurescript、javascript、コンパイル、quilテンプレート、pythonモード、Javaモード、processing、ArtBlock、ブロックチェーン、キュレーション、ken rilando、Autopoiesis、ロボット、チームラボ、アルゴリズム、アート、Clojure/Conj、複雑系、情報理論、数学)

2023.01.02

アート:Artテクノロジー:Technologyビジネス:Business

アンサンブル法による機械学習 -基礎とアルゴリズム読書メモ

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ンサンブル法による機械学習での基礎とアルゴリズム(クラス不均衡学習、コスト考慮型学習、アクティプラーニング、半教師あり学習、類似性に基づく手法、クラスタリングアンサンブル法、グラフに基づく手法、祭ラベルに基づく手法、変換に基づく手法、クラスタリング、最適化に基づく枝刈り、アンサンブル枝刈り、結合法、バギング、ブースティング)

2022.12.11

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

保護中: 機械学習における最適性条件とアルゴリズムの停止条件

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)に活用される機械学習における最適性条件とアルゴリズムの停止条件(スケーリング、影響、機械イプシロン、アルゴリズム停止条件、反復法、凸最適解、制約付き最適化問題、大域最適解、局所最適解、凸関数、2次の十分条件、2次の必要条件、1次の必要条件)

2022.12.06