スパースモデリング 保護中: スパースモデリングと多変量解析(6)画像処理とスパース(信号処理の機械学習の概要)
人工知能(AI)、デジタルトランスフォーメーション(DX)に活用する画像情報の機械学習に対するスパースモデル概要、JPEG、DCT、スパースランドモデル
人工知能:Artificial Intelligence
スパースモデリング スパースモデリング 保護中: スパースモデリングと多変量解析(5)グラフィカルlassoとその活用(異常検知等)
グラフ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グラフスパースモデルについて、関係性へのスパース性の導入とグラフィカルlassoと異常検知等への適用
スパースモデリング 保護中: スパースモデリングと多変量解析(4)関係性へのスパース性の導入
グラフ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グラフスパースモデルについて、関係性へのスパース性の導入とグラフlasso
機械学習:Machine Learning 保護中: 言語の意味に対する2つのアプローチ(記号表現と分散表現の融合)
人工知能(AI)タスクやデジタルトランスフォーメーション(DX)タスクに活用できる自然言語の意味に対する記号表現とベクトル表現アプローチとその融合、含有関係認識、パラフレーズ認識、意味的類似度認識、データセット(RTE、RITE、STS)
機械学習:Machine Learning 保護中: 言葉の意味をコンピューターに教える(各種言語モデルについて)
自然言語処理でのWordNet(辞書)、分散仮説、PPMI、特異点分解(SVD)、Word2Vec(分散表現)による自然言語の意味
機械学習:Machine Learning 保護中: 言語の個性をとらえるトピックモデル
文章の背後にある潜在的意味を捉えるトピックモデル、各種確率的アプローチと深層学習との違い、教師付きLDA、ボルツマンマシン、ナイーブベイズ
確率・統計:Probability and Statistics ことばのモデル入門(確率的なユニグラムモデルとベイズ推定)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習等に適用可能な自然言語処理。自然言語のモデル化、ユニグラムモデルとベイズ確率的なモデルの適用、ディリクレ分布
セマンテックウェブ技術:Semantic web Technology similarity(類似性)マッチング手法での戦略(7)アライメントの改善曖昧性解消
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)活用のための自然言語のsimirality(類似性)、オントロジーマッチングの最適化のためのアライメントの曖昧性解消
セマンテックウェブ技術:Semantic web Technology similarity(類似性)マッチング手法での戦略(6)アライメントの抽出アプローチ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)活用のための自然言語のsimirality、オントロジーマッチングの為の最適化、アライメントの抽出
セマンテックウェブ技術:Semantic web Technology similarity(類似性)マッチング手法での戦略(5)チューニングのアプローチ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)のための自然言語のsimilarity(類似性)、オントロジーのマッチングのための機械学習によるチューニング、積層型一般化、遺伝的アルゴリズム