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
グラフ理論
アルゴリズム:Algorithms グラフ理論 はじめての最適化 読書メモ
はじめての最適化 読書メモ
はじめての最適化より
「本書は具体的に理解できるよう、図形的説明を多用しながら分かりやすく詳説する。問題と解法の直感的理解を促し、具体的な問題を解けるようになることを目標とする。本文を...
アルゴリズム:Algorithms 保護中: ベイズ統計と機械学習について
機械学習がもたらす科学的方法論及びエンジニアリングへのインパクトと機械学習の設計において確率統計的接近法とりわけベイズモデルが適しているところについて
アルゴリズム:Algorithms ブロックチェーンの衝撃 ビットコイン、FinTechからIoTまで社会構造を覆す破壊的技術 – 読書メモ
数学 機械学習技術 人工知能技術 プログラミング技術 デジタルトランスフォーメーション アルゴリズム 暗号&セキュリティ
プロックチェーンの衝撃 ビットコイン、FinTechからIoTまで社会構造を覆す破壊的技術より。
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アルゴリズム:Algorithms 保護中: 周辺確率分布の計算 – 平均場近似
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へのグラフィカルモデルの適用、平均場近似による変分問題からの周辺確率分布の近似計算とアルゴリズム
アルゴリズム:Algorithms 保護中: k-平均法とベイズ推定法(混合ガウスモデル)を用いたクラスタリングの比較
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としてのk-平均法とベイズ推定法(混合ガウスモデル)のクラスタリング比較
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 周辺確率分布の計算 – 菊池近似
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)タスクの為の確率的生成モデルへのグラフィカルモデルの適用、菊池自由エネルギー関数による一般化確率伝搬法での周辺確率分布計算とベーテ自由エネルギー関数との比較とHasse図
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 具体例を用いたベイズ推定の概要
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で利用するベイズ推定の基礎(交換可能性、デ・フィネッティの定理、共役事前分布、事後分布、周辺尤度等)を具体的な事例(ディリクレ-多項分布モデル、ガンマ-ガウス分布モデル)を元に計算する
アルゴリズム:Algorithms 保護中: ガウス過程の概要(4)ガウス過程回帰のハイパーパラメータ推定
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(ML)タスクに活用される確率的生成モデルの為のガウス過程回帰の勾配降下法を用いたハイパーパラメータ推定(SCG法、L-BFGS法、MCMCを用いた大域的解)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 周辺確率分布の計算2 – ベーテ近似
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グラフィカルモデルを用いた確率推定での確率伝搬法で周辺確率分布を計算する為のベーテ近似を使った変分法