アルゴリズム:Algorithms 保護中: カーネル関数
サポートベクトルマシンにおける一般的なカーネル関数(線形カーネル,多項式カーネル,RBFカーネル)と確率的データ、文字列データ、グラフ型データでのカーネル関数(p-スペクトラムカーネル,全部分列カーネル,ギャップ重み付きカーネル,フィッシャーカーネル,グラフラプラシアン,通勤時間カーネル,拡散カーネル,正則化ラプラシアン,ランダムウォーク)
画像認識技術
アルゴリズム:Algorithms アルゴリズム:Algorithms 保護中: 教師なし学習のための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)タスクのためのサポートベクトルマシンの応用(異常検知に用いられる教師なし分類の為のν-SV分類アルゴリズムによる1クラスSVM)
IOT技術:IOT Technology 保護中: Rによる状態空間モデリング-dlmとKFASを用いて(1) dlmを使った基本的な解析
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時系列データの解析での実データ(商品の四半期ごとの販売量データ)でのdlmを用いた解析(データ予測とフィルタリング、平滑化について)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: サポートベクトルマシンによる回帰分析(2)非線形な回帰問題へのアプローチ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、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による非線形な回帰問題に対するアプローチ(分位点回帰、カーネル分位点回帰、不均一分布モデル、ε-不感損失関数)
地理空間情報処理 機械学習プロフェッショナルシリーズ-関係データ学習 読後メモ
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)タスクに用いられる情報の裏側にある意味や知識を抽出するための関係データ学習の概要
python 保護中: PyTorchによる発展ディープラーニング(OpenPose, SSD, AnoGAN, Efficient GAN, DCGAN, Self-Attention GAN, BERT, Transformer, GAN, PSPNet, 3DCNN, ECO)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに用いられるpytorchを用いたOpenPose,SSD,AnoGAN,Efficient GAN,DCGAN,Self-Attention GAN,BERT,Transformer,GAN,PSPNet,3DCNN,ECO等の発展型DNN
python 保護中: PythonとKerasによる高度なディープラーニング(1) Keras Functional APIを利用した複雑なネットワーク
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python/kerasによるKeras functional APIを使った複雑なネットワークモデルの構築(マルチモーダル問題等への対応)
python 保護中: PythonとKerasによるコンピュータービジョンのためのディープラーニング(4)CNN学習データの可視化
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクのためのpython/kerasによるDNNでのCNNの可視化による解釈
python 保護中: PythonとKerasによるコンピュータービジョンのためのディープラーニング(3) 学習済みモデルを利用したのCNNの改善
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pyhton/kerasによる既存モデル(ImageNet)(利用の少数データ深層学習(DNN)
python 保護中: PythonとKerasによるコンピュータービジョンのためのディープラーニング(2)少量のデータを使ったCNNのデータ拡張による改善
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに用いられるpyhton/Kerasによる少量データのCNNを改善する手法(データ拡張による過学習の改善)