アルゴリズム:Algorithms 確率的生成モデルとガウス過程(1)確率モデルの基礎
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)タスクのための確率的生成モデルとガウス過程を理解するための確率モデルの基礎(独立性、条件付き独立性、同時確率、周辺化とグラフィカルモデル)
人工知能:Artificial Intelligence
アルゴリズム:Algorithms アルゴリズム:Algorithms 確率的最適化
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大量データの大規模学習問題を解くための確率的最適化の諸手法(教師あり学習と正則化,凸解析の基本事項,確率的最適化とは,オンライン型確率的最適化,バッチ型確率的最適化,分散環境での確率的最適化)
アルゴリズム:Algorithms 統計的学習理論
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アルゴリズムの統計的性質に関する理論(一様大数の法則、普遍カーネル、判別適合損失)
IOT技術:IOT Technology WoT(Web of Things)技術について
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IoT技術の拡張技術であるWoT(Web of Things)の概要と課題
アルゴリズム:Algorithms 機械学習のための連続最適化
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機械学習アルゴリズムを構成する上で重要な計算手法である連続最適化
アルゴリズム:Algorithms 保護中: ガウス過程雑記 – 関数の雲の利点と回帰モデルとカーネル法そして物理的モデルとの関係
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ガウス過程雑記 関数の雲の利点と回帰モデルとカーネル法そして物理的モデルとの関係
バンディッド問題 バンディット問題の理論とアルゴリズム
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最適な戦略を選ぶためのバンディット問題の理論とアルゴリズムについて
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 動的計画法のアルゴリズムとデータ構造
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の基本的技術である動的計画法のアルゴリズムとデータ構造(メモ化、フィボナッチ数列、ナップサック問題)
R 保護中: 構造化サポートベクトルマシン
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での削除平面法アルゴリズムを用いたSVM構造学習と構文解析、タンパク質の類似配列検索
アルゴリズム:Algorithms エージェントベースのセマンティックウェブサービスコンポジション
マルチエージェントシステムの概要
マルチエージェントシステムは、複数のエージェント(AIキャラクター、ロボット、仮想キャラクターなど)が相互作用し、共同作業や競争、協力などの目標を達成するために協力して行動するシステムで...