保護中: LiNGAM(3)LiNGAMモデルの推定(1)独立成分分析と回帰分析を用いたアプローチ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスク適用のための確率的因果探索のための独立成分分析(ハンガリアン法)と回帰分析(適応型Lasso)を用いたLiNGAMモデルの推定
人工知能
保護中: LiNGAM(1)独立成分分析について
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LiNGAMモデルを理解する為の独立成分分析という信号処理技術について
保護中: 統計的因果探索の基礎(3)因果的マルコフ条件、忠実性、PCアルゴリズム、GES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)タスクのための統計的因果探索の基礎での因果的マルコフ条件、忠実性、制約に基づくアプローチ(PCアルゴリズム、FCIアルゴリズムと巡回性のある場合のCCDアルゴリズム)、スコアに基づくアプローチ(ベイズ情報量基準(BIC)、GESアルゴリズム)
保護中: 統計的因果探索の基礎(2)3つのアプローチの識別可能性
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)タスクの為の統計的因果探索の基礎の為の3つのアプローチの識別可能性(構造方程式モデルの行列表現と有向非巡回グラフ、平均因果効果)
D3やReactを用いたナレッジグラフ(関係データ)の可視化
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D3やReactを用いたナレッジグラフ(関係データ)の2Dや3Dでの可視化と関係性ヒートマップ
保護中: 統計的因果探索の基礎(1)因果探索の枠組みと基本問題への3つのアプローチ
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)タスクのための統計的因果探索の基礎の為の枠組みと基本問題への3つのアプローチ(ノンパラメトリックアプローチ、パラメトリックアプローチ、セミパラメシリックアプローチ)
保護中: 統計的因果推論の基礎(2) – 構造的因果モデルとランダム化実験
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)タスクのための統計的因果推論の基礎としての構造的因果モデルとランダム化実験
保護中: 統計的因果推論の基礎(1)-反事実モデルによる因果の定義と構造方程式モデル
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)タスクの為の統計的因果推論基礎:反事実モデルでの因果の定義と構造方程式モデル
グラフデータ処理アルゴリズムと機械学習/人工知能タスクへの応用
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)等の様々な課題の中でのものや状態といった対象同士の結びつきを表すデータを表現したグラフデータを解析するためのアルゴリズムの理論と実装と活用
チャットボットと質疑応答技術
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)等で活用されるチャッボット技術とビジネスの観点での概要、さらに自然言語処理、深層学習、知識ネットワーク技術を組み合わせた質疑応答システムについて