ClojureとJavascriptを使ったチャットボットの実装とAI機能の統合
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)タスクで活用するチャットボットフレームワークのClojureとJavascriptによる構築と各種AI機能の統合(自然言語処理、SVM、BERT、Transformer、ナレッジグラフ、データベース、エキスパートシステム)
ClojureとRの連携による統計的学習
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統計的機械学習ライブラリであるRのClojureによる利用(Clojisr,Rojure,Rincanter,Huri,clj-iri,graalvm-interop,gg4clj,FastR,Rserve,Java)
保護中: マイクロサービスのアーキテクチャの概要
理想的な企業システムは、緊密に統合され、特定の技術スタックとハードウェアに最適化された単一のユニットとして、すべてのビジネス機能を提供するものとなる。このようなモノリシックなシステムは、時間の経過とともに複雑化し、単一のチームによって単一のユニットとして理解することが困難になることがよくある。ドメイン駆動設計では，このようなシステムをより小さなモジュール式のコンポーネントに分解し，それらを，限定されたコンテキストで単一のビジネス能力に焦点を当てるチームに割り当てることを提唱している。
保護中: 医学研究におけるメタアナリシス 科学的根拠に基づく医療におけるエビデンス統合の方法
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)タスクにおける統計的データ処理としての科学的根拠に基づく医療におけるメタアナリシス でのエビデンス統合(モーメント法、最尤法、大標本理論、DerSimonian an Laird推定、公表バイアス、ネットワークメタアナリシス)
Thinking Machines 機械学習とそのハードウェア実装
サマリー
機械学習をハードウェア的に実装する場合、多くは専用のハードウェア利用することとなる。それらの手段としては以下のようなものがある。
GPUを使用する：グラフィックスカード(GPU)を利用することで、一...
KI 2017: Advances in Artificial Intelligence論文集より
KI2017
前回はKI2016について述べた。今回は2017年にドルトムント工科大学で開催されたKI2017について述べる。
2017年9月25日から29日にかけてドルト...
保護中: 弱ラベル学習のためのサポートベクトルマシン(2)マルチインスタンス学習
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サポートベクトルマシンの拡張、弱ラベル学習問題へのSVMによるマルチインスタンス学習アプローチ(mi-SVM、MI-SVM)
保護中: 隠れ変数のあるグラフィカルモデルの計算
確率的生成モデルでの変分的EMアルゴリズムを用いた隠れ変数のあるグラフィカルモデルのパラメータ学習(wake-sleepアルゴリズム、MCEMアルゴリズム、確率的EMアルゴリズム、ギブスサンプリング、コントラスティブダイバージェンス法、制約ボルツマンマシン、EMアルゴリズム、KLダイバージェンス)
保護中: 欠損値のある行列分解モデルへの変分ベイズアルゴリズムの適用
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)タスクに活用するための確率的生成モデルの計算としての欠損値のある行列分解モデルへの変分ベイズアルゴリズムの適用
保護中: ノンパラメトリックベイズの構造変化推定への応用
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)タスクに活用される確率的生成モデルの応用としてのギブスサンプリングを使ったノンパラメトリックベイズの構造変化推定