保護中: ノンパラメトリックベイズを用いた因子分析・スパースモデリングへの応用
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の一つであるノンパラメトリックベイズモデルを使った因子分析・スパースモデリングへの応用(無限潜在特徴モデル、ベータ-ベルヌーイ分布モデル、インド料理ブュッフェ過程、バイナリ行列生成過程)
スパースモデリング
保護中: 劣モジュラ最適化を用いた構造正則化学習(1)正則化とp-ノルムの復習
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)タスクのための離散情報の最適化手法である劣モジュラ最適化を用いた構造正則化学習を考えるための、スパースモデリング、正則化とp-ノルムの復習
機械学習プロフェッショナルシリーズ スパース性に基づく機械学習 読書メモ
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機械学習における正則化等に活用されるスパースモデリングの概要
保護中: スパースモデリングと多変量解析(10)行列データの分解の活用
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)への活用のための機械学習、行列データ解析のスパース機械学習への適用、SVD、PMD、NMF、LSA、LSI、PCA、LDA
保護中: スパースモデリングと多変量解析(8)時間遷移のスパース性
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)への活用のための機械学習技術、スパースモデリングの時間変異情報(顧客の購買関心の変化)への適用
保護中: スパースモデリングと多変量解析(3)glmnetとgenlassoを用いたlassoの実際
データの次元削減や機械学習モデルの説明に活用されるスパースモデルについて、LassoのRを使った実装、genlassoとglmnetについて
保護中: ノイズなしL1ノルム最小化の理論-線型方程式を満たすスパースな解を求める問題
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)で活用されるデータ圧縮や特徴量抽出に活用されるスパースモデル機械学習とノルム
保護中: スパース性とL1ノルムの導入
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)で活用されるデータ圧縮や特徴量抽出に活用されるスパースモデル機械学習とノルム
保護中: 機械学習の基礎とノルムと正則化
スパース性を利用した効率的な機械学習とノルムと正則化
スパース性を用いた機械学習
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)で活用されるデータ圧縮や特徴量抽出に活用されるスパースモデル機械学習