微分積分:Calculus 保護中: トピックモデルの拡張(他の情報も活用する)(2)ノイズあり対応トピックモデル、著者トピックモデル、トピック追跡モデル
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される補助情報に依存したトピックモデルの中でノイズあり対応トピックモデル、著者トピックモデル、トピック追跡モデルについて述べる
微分積分:Calculus
微分積分:Calculus 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)
微分積分:Calculus 保護中: ガウス過程回帰による異常検知 -入力に対する出力異常検知、実験計画法への適用
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される異常検知手法の汎用性の高い手法の一つであるガウス過程回帰による入力に対応する出力がどれだけ異常かの検出(実験計画法への適用)
微分積分:Calculus 保護中: 方向データの異常検知-フォンミーゼス・フィッシャー分布とカイ2乗を使った解析
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技術の中で方向データからフォンミーゼス・フィッシャー分布を用いる手法の解説
微分積分:Calculus 異常検知と変化検知技術
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・変化検知のための様々な機械学習技術に対する概要解説
微分積分:Calculus 保護中: 混合分布モデルによる逐次更新型異常検知-イエンセンの不等式とEM法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される最もポピュラーな手法である混合分布モデルによる逐次更新型異常検知の概要(イエンセンの不等式、EM法)
微分積分:Calculus 保護中: 確率積分計算の為のMCMC法:メトロポリス法以外のアルゴリズム(ギブスサンプリング、MH法)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスク活用のための確率積分計算のためのギブスサンプリング、MH法によるMCMC概要