アルゴリズム:Algorithms 保護中: ベイズ推論による機械学習の例:ポアソン混合モデルの変分法による推論
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ベイズ推論による機械学習の例:ポアソン混合モデルの変分法による推論(ギブスサンプリング、変分推論、アルゴリズム、ELBO、計算、変分推論アルゴリズム、潜在変数、パラメータ、事後分布、ディリクレ分布、ガンマ分布)
グラフ理論
アルゴリズム:Algorithms アルゴリズム:Algorithms 保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用 戦略をパラメータを持った関数で実装するPolicy Gradient
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強化学習に対するニューラルネットワークの適用 戦略をパラメータを持った関数で実装するPolicy Gradient(割引現在価値、戦略更新、tensorflow、Keras、CartPole、ACER、Actor Critoc with Experience Replay、Off-Policy Actor Critic、behaviour policy、Deterministic Policy Gradient、DPG、DDPG、Experience Replay、Bellman Equation、方策勾配法、行動履歴)
Clojure 保護中: Clojure Glitteringを用いたPagerankによるネットワーク解析
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Clojure Glitteringを用いたPagerankによるネットワーク解析(ラベルプロパゲーション、Twitterユーザーグループ解析、インフルエンサー、コミュニティ、コミュニティグラフ、アカウント、フォロワー数、ダンピングファクター、ページランクアルゴリズム)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: オンライン型確率的最適化の分散処理
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ンライン型確率的最適化の分散処理(期待誤差、ステップサイズ、エポック、強凸期待誤差、SGD、リプシッツ連続、γ-平滑、α-強凸、Hogwild!、並列化、ラベル伝搬法、グラフ上での伝搬、スパースな特徴ベクトル、非同期型分散SGD、ミニバッチ法、確率的最適化手法、勾配の分散、不偏推定量、SVRG、勾配法のミニバッチ並列化、ネステロフの加速法、並列化SGD)
アルゴリズム:Algorithms 様々な強化学習技術の理論とアルゴリズムとpythonによる実装
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様々な強化学習技術の理論とアルゴリズムとpythonによる実装(強化学習,オンライン学習,オンライン予測,深層学習,python,アルゴリズム,理論,実装)
python 保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用 価値評価に深層学習を適用するDeep Q-Network
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強化学習に対するニューラルネットワークの適用 価値評価に深層学習を適用するDeep Q-Network(Prioritized Replay、Multi-step Learning、Distibutional RL、Noisy Nets、Double DQN、Dueling Network、Rainbow、GPU、Epsilon-Greedy法、optimizer、報酬のClipping、Fixed Target Q-Network、Experience Replay、平均二乗誤差、mean squared error、TD誤差、PyGame Learning Enviroment、PLE、OpenAI Gym、CNN)
Clojure 保護中: Clojureを用いたGraphX Pregelでのネットワーク解析
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Clojureを用いたGraphX Pregelでのネットワーク解析(ラベル伝搬、twitterデータ、コミュニティ分析、グラフ構造分析、コミュニティサイズ、コミュニティ検出、アルゴリズム、最大連結成分、トライアングルカウント、Glittering、Google、ケーニヒスベルクの橋、オイラー路)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: ベイズ推論による機械学習の例:ポアソン混合モデルのギブスサンプリングによる推論
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ベイズ推論による機械学習の例:ポアソン混合モデルのギブスサンプリングによる推論(アルゴリズム、未観測変数のサンプリング、ディリクレ分布、ガンマ分布、条件付き分布、カテゴリ分布、事後分布、同時分布、超パラメータ、知識モデル、データ発生過程、潜在変数)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 統計数学理論におけるカーネル法の基礎としての表現定理とラデマッハ複雑度
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統計数学理論におけるカーネル法の基礎としての表現定理とラデマッハ複雑度(グラム行列、仮説集合、判別境界、過剰適合、マージン損失、判別関数、予測半正定値、普遍カーネル、再生核ヒルベルト空間、予測判別誤差、L1ノルム、ガウスカーネル、指数カーネル、2項カーネル、コンパクト集合、経験ラデマッハ複雑度、ラデマッハ複雑度、表現定理)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: ベイズ推論による機械学習における各種モデルの近似計算
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ベイズ推論による機械学習における各種モデルの近似計算(構造化変分推論、変分推論アルゴリズム、混合モデル、共役事前分布、KLダイバージェンス、ELBO、evidence lower bound、崩壊型ギブスサンプリング、ブロッキングギブスサンプリング、近似推論)