保護中: 最大流とグラフカット(3) マルコフ確率場における推論とグラフカット
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)タスクのための離散情報最適化手法である劣モジュラ最適化によるグラフ最大流抽出のためのマルコフ確率場における推論とグラフカット
ML
保護中: Amazon Web Servicesネットワーク入門(2)VPC領域とサブネットの作成
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)タスクで活用されるAWSクラウドサービス構築の為のVPC領域とサブネットの作成の概要と手順の紹介
保護中: 最大流とグラフカット(2)最大流アルゴリズム
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)タスクに用いられる有向グラフの最大フロー問題へのフォード・ファルカーソンのアルゴリズムやゴールドバーグ・タージャンのアルゴリズム、プリフロー・プッシュ法、増加パスアルゴリズム、残余ネットワーク
保護中: 最大流とグラフカット(1) 最大量と最小s-tカット
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離散情報の最適化手法である劣モジュラ最適化の有向グラフの最小カット、最大流量問題への適用
保護中: 劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用(1) 貪欲法の概要と文書要約タスクへの適用
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離散情報の最適化手法:劣モジュラ関数最大化への貪欲法の適用と文書要約タスクへの活用
保護中: 劣モジュラ最適化の基礎(5)ロヴァース拡張と多重線形拡張
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離散情報のアプローチである劣モジュラ最適化の基礎としてのロヴァース拡張と多重線形拡張を用いた劣モジュラ性の解釈
保護中: 劣モジュラ最適化の基礎(4)基多面体上の線形最適化とノルム最適化によるアプローチ
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離散情報の最適化手法の一つである劣モジュラ最適化での基多面体上の線形最適化とノルム最適化による劣モジュラアプローチ
保護中: ストリームデータや大量データを高速に処理するPF:Apache Spark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オープンソースのプラットフォームである、ストリームデータや大量データを高速に処理するApacheSparkの概要
保護中: Laravelを使ったwebページ開発(2)簡単なアプリケーション構築まで
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PHPフレームワークLaravelでの簡単なウェブアプリ構築例
保護中: 劣モジュラ最適化の基礎(3)基多面体の最小ノルム点を利用した劣モジュラ関数最小化問題アルゴリズム
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離散情報の最適化手法(劣モジュラ最適化)の手法の一つである基多面体最小ノルム点を使った劣モジュラ関数最小化問題アルゴリズム