CentOS8の概要とインストール
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)タスクに利用されるICTインフラである商用LinuxであるRedHatと機能互換なオープンソースOSであるCentOSの概要とインストールについて
概要
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: VARモデルによる因果関係の推論(1)欠測の補間とDF、ADF検定
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)タスクのための状態空間モデルを用いた時系列データ分析での2つの時系列データ間の因果関係を求める為の多変量自己回帰モデルの概要とRを使った欠測データの補完とDF検定、ADF検定
確率的生成モデルに使われる各種確率分布について
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)タスクに活用される確率的生成モデルの近似モデルとして利用される各種確率モデル概要(スチューデントt分布、ウィシャート分布、ガウス分布、ガンマ分布、逆ガンマ分布、ディリクレ分布、ベータ分布、カテゴリ分布、ポアソン分布、ベルヌーイ分布)
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: ガウス過程の概要(1) ガウス過程とカーネルトリック
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の中でパラメータを特定しない無次元の多変量ガウス分布モデルであるガウス過程の理論の概要(サポートベクトルマシン、関連ベクトルマシン、RVM、RBFカーネル、カーネル関数)
Sublimetextの概要とインストール
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テキストエディターであるSublimetextの概要とインストール
保護中: モダンJavascriptの基本から始める React実践 – Reactの基礎(4)Stateと再レンダリングとexport
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)タスクに利用されるフロントエンド技術であるReactの重要な基本概念となるStateと再レンダリングの概要と使い方、exportについて
保護中: 時系列データ解析(1) – 状態空間モデル
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時系列データ解析を行うための各種状態空間モデル(線形・ガウス型状態空間モデル、ARモデル、自己回帰・移動平均(ARMA)モデル、成分分解モデル、時変係数モデル)の概要について
保護中: Amazon Web Servicesネットワーク入門(3)EC2インスタンスの概要と配置
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)タスクに活用するためのAWSクラウドサービス立ち上げの為のEC2の概要と手順