グラフ理論

アルゴリズム:Algorithms

メタヒューリスティクスの概要と参考図書

概要 メタヒューリスティクスは、最適化問題を解決するために使用されるアルゴリズムとなる。最適化問題とは、目的関数を最大化または最小化することが目的の問題で、メタヒューリスティクスは、解空間内で解候補を探索し、最適な解を見つ...
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保護中: ビッグデータとベイズ学習 – スモールデータ学習の重要性

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ビッグデータとベイズ学習 - スモールデータ学習の重要性
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データの幾何学的アプローチ

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データの幾何学的アプローチ(物理学、量子情報、オンライン予測、ブレグマン・ダイバージェンス、フィッシャー情報行列、ベーテ自由エネルギー関数、ガウシアングラフィカルモデル、半正定値計画問題、正定値対称行列、確率分布、双対問題、トポロジカル、柔らかい幾何学、位相幾何学、量子情報幾何、ワッサースタイン幾何、ルピナー幾何、統計幾何学)
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トポロジカルデータアナリシスを用いたデータの位相幾何学的ハンドリング

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トポロジカルデータアナリシスを用いたデータの位相幾何学的ハンドリング(文字認識への適用、クラスタリングへの適用、R、TDA、バーコードプロット、パーシステントプロット、python、scikit-tda、Death - Birth、ノイズのあるデータの解析、アルファ複体、ヴィートリス・リップス複体、チェック複体、位相的データ解析、タンパク質の解析、センサーデータ解析、自然言語処理、柔らかい幾何、硬い幾何、情報幾何、ユークリッド空間)
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保護中: ベイズ推論による機械学習 – 混合モデルとデータ生成過程と事後分布

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)に活用されるベイズ推論による機械学習での混合モデルとデータ生成過程と事後分布(グラフィカルモデル、ポアソン分布、ガウス分布、ディリクレ分布、カテゴリ分布)
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保護中: ガウス過程による教師なし学習(2)ガウス過程潜在変数モデルの拡張

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応用であるガウス過程による教師なし学習としてのガウス過程潜在変数モデルの拡張(無限ワープ混合モデル、ガウス過程力学モデル、ポアソン点過程、対数ガウスCox過程、潜在ガウス過程、楕円スライスサンプリング)
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保護中: 正定値行列の情報幾何(2)ガウシアングラフィカルモデルから凸最適化へ

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正定値行列の情報幾何 ガウシアングラフィカルモデルから凸最適化へ(コーダルグラフ、三角化グラフ、双対座標、ピタゴラスの定理、情報幾何、測地線、標本分散共分散行列、最尤推定、ダイバージェンス、節空間、リーマン計量、多変量ガウス分布、カルバック・ライブラー情報量、双対接続、ユークリッド幾何、狭義凸関数、自由エネルギー)
グラフ理論

保護中: 正定値行列の情報幾何(1)双対的な幾何構造の導入

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正定値行列の情報幾何としての双対的な幾何構造の導入(リーマン計量、接ベクトル空間、半正定値計画問題、自己平衡性、レビ-チビタ接続、リーマン幾何、測地線、ユークリッド幾何、∇-測地線、接ベクトル、テンソル量、双対平坦性、正定値行列集合)
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保護中: 統計数学理論の基本的枠組み

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の基本的枠組み(正則化、近似誤差と推定誤差、へフディングの不等式、予測判別誤差、統計的一致性、学習アルゴリズム、性能評価、ROC曲線、AUC、ベイズ規則、ベイズ誤差、予測損失、経験損失)
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保護中: ガウス過程の空間統計学、ベイズ最適化への適用

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応用としてのガウス過程の空間統計学、ベイズ最適化への適用(ARD,Maternカーネル)のツール(GPyOptやGPFlowやGPyTorch)
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