IOT技術:IOT Technology 保護中: VARモデルによる因果関係の推論(2)多変量自己回帰(VAR)モデルとVARモデルを使った因果推定
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状態空間モデルを用いた時系列データ解析での多変量自己回帰モデル(VARモデル)とVARを使った因果推定
異常検知・変化検知
IOT技術:IOT Technology アルゴリズム:Algorithms 保護中: サポートベクトルマシンでの分割法(2)線形SVMのためのDCDMアルゴリズム
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での大量の(スパースな)データの効率的な処理アルゴリズム(LIBLINEARに使われる線形SVMの為のアルゴリズム)であるDCDMアルゴリズム(dual coordinate descent method algorithm)について
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)
IOT技術:IOT Technology 保護中: 隠れマルコフモデルと状態空間モデルの違いと状態空間モデルのパラメータ推定
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)タスクに用いられる状態空間モデルとベイズモデル、隠れマルコフモデルの相違と状態空間モデルのパラメータ推定について
Stream Data Processing 保護中: 時系列データ解析(1) – 状態空間モデル
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される時系列データ解析を行うための各種状態空間モデル(線形・ガウス型状態空間モデル、ARモデル、自己回帰・移動平均(ARMA)モデル、成分分解モデル、時変係数モデル)の概要について
Stream Data Processing 保護中: ストリームデータや大量データを高速に処理するPF:Apache Spark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オープンソースのプラットフォームである、ストリームデータや大量データを高速に処理するApacheSparkの概要
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)