推論技術:inference Technology 保護中: トピックモデルの拡張(他の情報も活用する)(1) 結合トピックモデルと対応トピックモデル
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される補助情報を加えたトピックモデルを作る結合/対応トピックモデル概要
人工知能:Artificial Intelligence
推論技術:inference Technology セマンテックウェブ技術:Semantic web Technology ISWC2003論文集より
ISWC (セマンティックウェブの代表的国際学会)2003の概要
セマンテックウェブ技術:Semantic web Technology ISWC2002論文集より
セマンティックウェブの国際会議であるISWC2002の論文紹介、多くの論文が、データをつないだ後のフレキシブルなデータの処理であるWebサービスの統合に関して述べられている
LISP 知識情報処理技術
人工知能タスクの中で最も重要な知識情報を扱うための技術概要
推論技術:inference Technology 解集合プログラミング(Answer Set Programming) 論理プログラミングの歴史とASP概要
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複雑な知識情報を表現するためのツールとしての解集合プログラム
機械学習:Machine Learning トピックモデルの理論と実装
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクで活用される自然言語処理技術の一つである文章からトピックを抽出する確率生成モデルであるトピックモデル
微分積分:Calculus 保護中: 密度比推定による変化検知 – カルバック・ライブラー密度比推定法を用いた構造変化の検出
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カルバック・ライブラー密度比推定法を用いた構造変化の検出
微分積分:Calculus 保護中: 密度比推定による異常検知- カルバック・ライブラー密度比推定法を用いた教師なしデータからの異常推定
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異常検知/変化検知技術の中で教師データのないデータかに確率密度比を使って異常検知する手法について紹介する(カルバック・ライブラー密度比推定法)
微分積分:Calculus 保護中: 疎構造学習による異常検知- 変数同士の依存関係の崩れを異常と結びつけるグラフモデルと正則化
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに用いる変数同士の依存関係の崩れを異常と結びつけるグラフモデルと正則化の手法の概要(グラフィカルラッソ)
微分積分:Calculus 保護中: 部分空間法による変化検知 -時系列データのための特異スペクトル変換法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクのための時系列データからの変化点抽出のための特異スペクトル変換法(SVD)