保護中: 具体例を用いたベイズ推定の概要
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確率的生成モデルで利用するベイズ推定の基礎(交換可能性、デ・フィネッティの定理、共役事前分布、事後分布、周辺尤度等)を具体的な事例(ディリクレ-多項分布モデル、ガンマ-ガウス分布モデル)を元に計算する
グラフィカルモデル
保護中: 周辺確率分布の計算2 – ベーテ近似
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グラフィカルモデルを用いた確率推定での確率伝搬法で周辺確率分布を計算する為のベーテ近似を使った変分法
保護中: 確率的生成モデルと学習の概要
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)に活用される確率的生成モデル、グラフィカルモデルの概要と最尤法、MAP推定、ベイズ推定とギブスサンプリング
保護中: 周辺確率分布の計算 – 確率伝搬法
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ベイズ推定等で用いられる確率的生成モデルでのグラフィカルモデルの周辺確率分布を確率伝搬法を使って計算する
保護中: 因子グラフ表現を使ったグラフィカルモデル
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生成モデルに利用されるグラフィカルモデルをより一般化した因子グラフモデルの概要について
保護中: グラフィカルモデル 概要とベイジアンネットワーク
確率的生成モデルへの効率的アプローチの為のグラフィカルモデル概要、ベイジアンネットワーク
保護中: グラフィカルモデル概要とマルコフ確率場
確率的生成モデルへの効率的アプローチの為のグラフィカルモデル概要、マルコフ確率過程
関係データ学習
グラフの解析等に用いられる関係性の機械学習による抽出、知識抽出と予測
因果と相関の違いについて
人工知能、機械学習のモデルのベースとなる因果と相関の相違に対する考察