保護中: 関数近似を用いた強化学習(2)- 価値関数の関数近似(オンライン学習の場合)
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)タスクに活用される膨大な状態数での強化学習に対応する関数近似オンライン手法の理論(勾配TD学習法、最小二乗法に基づく最小二乗TD学習(LSTD)法、GTD2法)とLASSOによる正則化
Lasso
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: スパースモデリングと多変量解析(2)lassoを用いたスパース推定と計算手法
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の概要とそれらを使った推定、さらに計算手法の概要について
保護中: スパースモデリングと多変量解析(1)モデルの当てはまりと予測性能の違いとlasso
人工知能(AI)、機械学習(ML)、特に説明できる機械学習として利用可能なスパースモデリング(L2正則化(リッジ回帰))とL1正則化(lasso)に関して、モデルの当てはまりの観点から解説
保護中: 説明できる機械学習(6)解釈可能なモデル(RuleFit)
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)で活用される説明できる機械学習、RuleFitを用いた解釈可能なモデルの概要(Lassoとアンサンブル学習で生成するモデルであるRuleFitについて)