Stream Data Processing 保護中: シミュレーション、データ同化、そしてエミュレーション
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクでのシミュレーションを用いた外挿(演繹)推定と機械学習を用いた内挿(帰納)推定の融合(シミュレーションの同化とDNN等を用いたエミュレーション)
時系列データ解析
Stream Data Processing Stream Data Processing 岩波データサイエンスシリーズ「時系列解析」読書メモ
サマリー
時系列データとは、株価や気温、トラフィック量などの時間の経過に応じて値が変化するデータのことを呼ぶ。この時系列データに対して機械学習を適用することで、大量のデータを学習し、未知のデータに対する予...
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
IOT技術:IOT Technology 保護中: 時系列データ解析(2) フィルタリング 状態の逐次推定と季節調整モデル
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習に活用される時系列データの状態空間モデルを使った時系列の予測、補間、パラメータ推定、成分分解と標準的季節調整モデルによる店舗販売の分析
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
IOT技術:IOT Technology 保護中: 劣モジュラ最適化を用いた構造正則化学習(1)正則化とp-ノルムの復習
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)タスクのための離散情報の最適化手法である劣モジュラ最適化を用いた構造正則化学習を考えるための、スパースモデリング、正則化とp-ノルムの復習
IOT技術:IOT Technology 保護中: 最大流とグラフカット(4)グラフ表現可能な劣モジュラ関数とプリフロー・プッシュ法
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離散情報の最適化アプローチである劣モジュラ最適化のためのグラフ表現可能な劣モジュラ関数での最大流アルゴリズムとプリフロー・プッシュ法
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
Symbolic Logic 保護中: 差の差分で検証する「保育所整備」の効果
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因果推論手法の一つである差の差法による因果推論の実際(保育所整備と女性就業率の関係)
IOT技術:IOT Technology 時系列データ解析
時系列データの学習の概要
時系列データとは、株価や気温、トラフィック量などの時間の経過に応じて値が変化するデータのことを呼ぶ。この時系列データに対して機械学習を適用することで、大量のデータを学習し、未知のデ...