人工知能:Artificial Intelligence

Symbolic Logic

保護中: 劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用(2)センサ配置問題と能動学習問題

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに活用される離散情報の最適化の手法である劣モジュラ最適化でのセンサ配置と能動学習問題への劣モジュラ関数最大化と貪欲法の適用
Symbolic Logic

知識表現と推論のためのグラフ構造

知識表現と推論のためのグラフ構造 Graph Structures for knowledge Representation and Reasoning 2020より。 知識表現と推論(KRR)のための...
Symbolic Logic

Inductive logic Programming 2019論文集より

機械学習技術 人工知能技術 自然言語処理技術 セマンティックウェブ技術 オントロジー技術 デジタルトランスフォーメーション技術  知識情報処理技術  AI学会論文を集めて   推論技術 前回はILP2018について述べた。今回は2019年...
IOT技術:IOT Technology

保護中: 劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用(1) 貪欲法の概要と文書要約タスクへの適用

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)タスクに活用される離散情報の最適化手法:劣モジュラ関数最大化への貪欲法の適用と文書要約タスクへの活用
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 劣モジュラ最適化の基礎(5)ロヴァース拡張と多重線形拡張

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離散情報のアプローチである劣モジュラ最適化の基礎としてのロヴァース拡張と多重線形拡張を用いた劣モジュラ性の解釈
IOT技術:IOT Technology

保護中: 劣モジュラ最適化の基礎(4)基多面体上の線形最適化とノルム最適化によるアプローチ

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離散情報の最適化手法の一つである劣モジュラ最適化での基多面体上の線形最適化とノルム最適化による劣モジュラアプローチ
Stream Data Processing

保護中: ストリームデータや大量データを高速に処理するPF:Apache Spark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)タスクに活用されるオープンソースのプラットフォームである、ストリームデータや大量データを高速に処理するApacheSparkの概要
Symbolic Logic

Knowledge Graph and Semantic Computing

機械学習技術 人工知能技術 深層学習技術    自然言語処理技術 セマンティックウェブ技術 オントロジー技術 知識情報処理  AI学会論文集を集めて    デジタルトランスフォーメーション技術 Knowledge Graph and ...
Symbolic Logic

Inductive logic Programming 2018論文集より

機械学習技術 人工知能技術 自然言語処理技術 セマンティックウェブ技術 オントロジー技術 デジタルトランスフォーメーション技術  知識情報処理技術  AI学会論文を集めて   推論技術 前回はILP2017について述べた。今回はイタリ...
Symbolic Logic

保護中: 劣モジュラ最適化の基礎(3)基多面体の最小ノルム点を利用した劣モジュラ関数最小化問題アルゴリズム

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離散情報の最適化手法(劣モジュラ最適化)の手法の一つである基多面体最小ノルム点を使った劣モジュラ関数最小化問題アルゴリズム
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