定義

アルゴリズム:Algorithms

保護中: アトミックノルムによるスパース機械学習の定義と具体例

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アトミックノルムによるスパース機械学習での定義と具体例(テンソルの核型ノルム、nuclear norm、高階テンソル、トレースノルム、K階テンソル、アトム集合、汚いモデル、dirty model、マルチタスク学習、制約なし最適化問題、ロバスト主成分分析、L1ノルム、グループL1ノルム、L1誤差項、ロバスト統計、フロベニウスノルム、外れ値推定、重複のあるグループ正則化、アトム集合の和集合、ベクトルの要素単位のスパース性、グループ単位のスパース性、行列の低ランク性)
Symbolic Logic

保護中: 統計的因果効果の基礎(1)ルービン効果モデルに基づく因果効果の定義

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ルービン効果モデルに基づく因果効果の定義と統計的因果効果の推定(ATT、ATU、ATE)
推論技術:inference Technology

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
python

AIの歴史と深層学習

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される人工知能、機械学習、深層学習の基本的な定義と深層学習の特徴
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